视角一：从Q-Learning过渡到Actor-Critic 经典的Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在状态s下执行a动作后，执行greedy策略的期望收益，另外一部分是在决定执行哪一个动作的时候，把每个候选的a代入到Q(s,a)，求出具体的值后，根据e-greedy策略来选择其中一个a作为真正执行的动作。这里用到的e-...
1. Actor-Critic 我们知道,基于值的方法Value-based通过神经网络来预测动作的Q值,其目标函数是TD误差;基于策略的方法Policy-based(没有基准函数的版本)直接通过神经网络基于输入的状态预测动作的概率分布,即直接优化策略,其目标函数累积收益加权的交叉熵。Actor-Critic将两者进行了融合,也就是说,Actor-Critic是一种既基...
Actor-Critic算法有两个神经网络,一个就是DQN内部的大脑用来求动作价值函数,也就是状态对应的动作的动作价值;另一个是策略梯度算法内的大脑用来求状态对应的动作的概率,也就是策略的。所以要训练两个神经网络,都是大脑的,不过用途不相同,一个求动作价值是Critic价值网络,一个求动作概率的是Actor策略网络。 上一个c...
分别为（1）基本的Actor算法（2）减小Actor的方差 (3)Actor-Critic。仅需要强化学习的基本理论和一点点...
critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel agents: 如果只用 单个 agent 进行样本的采集,那么我们得到的样本就非常有可能是高度相关的,这会使得 machine learning 的model ...
Actor-Critic从名字上看包括两部分,参与者(Actor)和评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数,负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数,负责评估Actor的表现,并指导Actor下一阶段的动作。 基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的...
Reinforcement Learning NOTE 最近,Deep Reinforcement Learning的应用和发现十分广泛,如Alpha GO。 我们将关注于学习解决增强学习的不同结构。包括Q-learning、Deep Q-Learning、Policy Gradient、Actor Critic 和 PPO。 Introduction 三个问题: What Reinforcement Learning is, and how rewards are the central idea ...
critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel agents: 如果只用 单个 agent 进行样本的采集,那么我们得到的样本就非常有可能是高度相关的,这会使得 machine learning 的model ...
初始化Critic网络的参数。 初始化Target网络的参数。 初始化优化器。 初始化经验回放存储器。 初始化训练循环。 在每一轮训练中,执行以下步骤: 从经验回放存储器中随机抽取一批经验,并使用Critic网络评估这些经验的价值。 计算目标价值和预测价值的差异,并使用梯度下降优化Critic网络的参数,以最小化这个差异。
中) 根据最高价值选择动作 用概率分布在连续的动作中选择特定的动作 ×policygradientsQ-learning、SarsaActor-Critic是两者的结合。actor... Sarsa(λ) DQNActor-Criticactor–>policygradient在连续动作中选择合适的动作critic–> 强化学习4——基于强化学习的自适应PID控制器设计 ...