需要分别维护和优化策略网络（Actor）和价值网络（Critic），增加了算法设计和调试的难度。收敛稳定性：虽然Actor-Critic能够快速学习，但其学习过程可能较为不稳定，尤其是当Actor和Critic之间的更新相互干扰时，可能导致策略震荡，难以收敛到最优解。信用分配问题（Credit Assignment）：在复杂序列决策中，准确区分哪个动作...
缺点:(1)Actor的行为取决于 Critic 的Value,但是因为 Critic本身就很难收敛,和actor一起更新的话就更难收敛了。 (2)Actor-Critic 涉及到了两个神经网络, 而且每次都是在连续状态中更新参数, 每次参数更新前后都存在相关性, 导致神经网络只能片面的看待问题, 甚至导致神经网络学不到东西。 优点:(1)可以进行单步...
Critic(评论者):值函数网络,估算当前状态或状态-动作对的价值,用于指导Actor改进。 这一框架的核心思想是利用Critic降低策略梯度的方差,同时保留策略方法的灵活性。 3.2 数学依据 Critic通过估算值函数 或 来计算时间差分(TD)误差: Critic最小化TD误差的平方,学习状态值函数; Actor利用TD误差调整策略,使得策略向更...
actor-critic的优点是方差小(由于state value函数),缺点是偏差大(如果state value函数不精确的话);policy gradient的优点是没有偏差,缺点是方差大(由于使用Monte Carlo)。我们能结合两者的优点吗?可以的: \Delta_{\theta}J_{\theta}\approx\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{N}{}\sum_{t=1}^{T}{\Delta_{\...
2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning 如上图的网络都是为了近似 Q(s,a)函数,有了 Q(s,a),我们就可以根据Q(s,a)的值来作为判断依据,作出恰当的行为。 Q-learning算法最主要的一点是:决策的依据是Q(s,a)的值。即算法的本质是在计算 当前状态s, 采取某个动作 a 后会获得的未来的奖励的期望,这个值就...
深度强化学习算法中actor和critic神经网络深度 增强深度神经网络,一个高尔夫球手练习高尔夫球时会花绝大多数时间练习基本的挥杆动作。在基本的挥杆动作的基础上,逐渐的才会练习其他动作。相似的,目前为止我们一直专注在理解BP算法,它是我们的基础”挥杆”动作,学习神经
1. Actor-Critic 算法原理与公式推导 Actor-Critic 算法的核心在于通过两个独立的神经网络——评论家(Critic)与行动者(Actor)——协同工作。评论家网络评估动作的价值,而行动者则根据当前策略选择动作。算法的目标是优化策略,使得最终的选择既能够获得较高的即时奖励,又能根据评论家的评估提升长期价值。 评论家网络...
该算法将一个Actor网络和一个Critic网络组合在一起,通过Actor网络产生动作,并通过Critic网络估计状态值函数或状态-动作值函数,最终通过策略梯度算法训练Actor网络和Critic网络。Actor-Critic算法的优点是在处理大型状态空间时具有较高的效率和可扩展性。 3 原理推导...
Actor-Critic算法在强化学习领域扮演了核心角色,它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点,提供了一种平衡探索和利用的策略。Actor-Critic算法通过两个关键组件——Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)——分别负责决策和评价,从而在复杂环境中实现高效学习。本文将从基础原理、原理详解、Pytorch实现以及案例演示四个方...
actor-critic a3c 无偏估计 优势函数 Actor-Critic A3C是一种深度强化学习算法,它结合了值函数方法和策略梯度方法的优点。在这种方法中,actor网络用于生成动作,而critic网络用于评估状态的价值。通过这种方式,我们可以同时优化策略和价值函数,从而提高学习效率。 无偏估计是强化学习中的一个重要概念,它指的是对某个...