Deep reinforcement learning-2. Actor-Critic Algorithms 爱吃蛋黄派 蛋黄派好吃~3 人赞同了该文章 1. Improving the policy gradient 在前一个note中,我们使用了 Q^i,tπ 来表示预估的奖励: Q^π(xt,ut)=∑t′=tTr(xt′,ut′)∇θJ(θ)≈1N∑i=1N∑t=1T∇θlogπθ(ai,t|si,t)Q^i,...
由于其推导过程比较复杂,具体可以参考博客PG Algorithms。 伪代码 图4-1 SAC算法流程 5. 总结 本章主要介绍了既基于值又基于策略的一种解决强化学习问题的思想Actor-Critic。我们可以发现,Actor-Critic可以说是对之前介绍的强化学习算法进行了融合,包括DDPG中使用的目标网络来源于DQN,TD3中的截断Double Q-learning...
classCritic(tf.keras.Model):def__init__(self,input_shape,output_shape,hidden_units):super(Critic,self).__init__()self.dense1=tf.keras.layers.Dense(hidden_units,activation='relu')self.dense2=tf.keras.layers.Dense(output_shape,activation='linear')defcall(self,inputs):x=self.dense1(inputs...
主要内容依然参考Berkeley CS285: Lec6 Actor-Critic Algorithms Reward To Go & Q Value 在深度强化学习(6) Policy Gradients (2)中, 我们提到了 Reward-To-Go: 它代表从t 时刻以后, 所有的 Reward 折现( 为折现率)以后之和。 我们也可以用 来表示它。 其中: : 当前的 Policy。 :从 时刻开始。 : ^ ...
在实际应用中，Actor-Critic方法的核心在于设计网络架构和选择批数据采样模式。通常情况下，共享网络架构易于训练且稳定，但可能面临冲突问题。批数据采样模式的选择则取决于是否采用同步或异步更新策略，以及是否能有效降低方差。为提高Actor-Critic方法的性能，我们引入了行动相关的baseline，通过调整目标函数的...
actor-critic metho ds has b een limited to the case of lo okup table represen tations of p olicies [6]. In this pap er, w e prop ose some actor-critic algorithms and pro vide an o v erview of a con v ergence pro of. The algorithms are based on an imp ortan t observ ation...
在2022年的AAAI会议上，一篇论文提出了Stackelberg Actor-Critic（SAC）算法，它将Stackelberg博弈的原理应用于强化学习，以解决Actor-Critic框架中的梯度循环问题，从而加快收敛速度。在OpenAI gym的多个经典环境中，SAC展现出良好的性能。Stackelberg博弈描述了一种双人博弈，其中一方（Leader，L）先行动，另一方...
lec-6-Actor-Critic Algorithms 从PG→Policy evaluation 更多样本的均值+Causality+Baseline 减少variance 只要拟合估计Q、V:这需要两个网络 Value function fitting(即策略评估) 近似: MC evaluation 一种更好的方法:自举 从evaluation→AC 本文作者:Lee_ing ...
In this thesis, we propose and study actor-critic algorithms which combine the above two approaches with simulation to find the best policy among a parameterized class of policies. Actor-critic algorithms have two learning units: an actor and a critic. An actor is a decision maker with a ...
策略函数(StochasticPolicy),智能体(agent)每次决策时都要从策略函数输出的分布中采样,得到的样本作为最终执行的动作,因此天生具备探索环境的能力,不需要为了探索环境给决策加上扰动;PPO的重心会放到actor上,仅仅将critic当做一个预测状态好坏(在该状态获得的期望收益)的工具,策略的调整基准在于获取的收益,不是critic的...