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算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
并行化在 actor-critic 算法中也很重要,对于 synchronized parellel actor-critic 算法来说我们采用的是相同的 policy 但是有多个 simulator 来运行数据,对应到算法就是我们并行执行的是 step 2-step 5,之所以做并行的原因主要不是为了加速,而是因为在监督学习的过程中我们往往在一个batch的更新中需要多个样本(大于1)...
The critic neural network intends to approximate the long-term integral cost function, which can evaluate the consensus performance of the formation system. Based on the exported reinforcement signal, the actor neural network is introduced to generate the feedforward compensation term to cope with the...
actor-critic 详解 Actor-Critic是RL的一种DDPG模型，其结合value-based和policy-based两类强化算法。Actor基于概率选择行为，Critic基于Actor的行为评判行为的得分，Actor根据Critic的评分修改选择行为的概率。具体来说，Actor是一个神经网络，用于学习动作，输入state，经过神经网络Actor输出action。Critic是一个神经网络，...
ActorCritic、DDPG及A3C算法是强化学习中结合了ValueBased和PolicyBased策略的创新性方法。以下是它们的简要介绍：1. ActorCritic算法： 核心思想：通过神经网络分别实现Actor和Critic。Actor基于概率选择动作，而Critic则评判动作的得分。 交互机制：Actor和Critic相互作用，通过Critic的反馈来更新Actor的策略，以...
在强化学习领域，Actor-Critic、DDPG及A3C算法是结合了Value-Based和Policy-Based策略的创新性方法。它们在解决高维连续动作问题和提高学习效率方面展现出了显著优势。Actor-Critic算法的核心是通过神经网络分别实现Actor（策略函数）和Critic（价值函数）。Actor基于概率选择动作，而Critic则评判动作的得分，通过...
A2C (Advantage Actor-Critic) A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强化学习中,可以分为如下图所示的两种框架。基于Policy-based框架的算法有Policy Gradient(Sutton 2000)、PPO、PPO2等;基于Value-based框架的算法有DQN(Mnih 2013)、DDQN等;结合这两种框架的算法有Actor-Critic(VR Konda 2000在Policy Gradient之...
Actor-Critic结合了基于价值的方法和基于策略的方法,该方法通过Actor来计算并更新policy π(s,a,θ)π(s,a,θ),通过Critic来计算并更新action value ^q(s,a,w)q^(s,a,w):Policy Update: Δθ=α∇θ(logπ(St,At,θ))^q(St,At,w)Policy Update: Δθ=α∇θ(logπ(St,At,θ))q^(...
Actor-Critic 算法设计 为了解决 High Variance 和 High bias 之间的矛盾,可以把它们结合在一起,利用value based 和 policy based 两类方法各自的优势,还顺带把它们的短板都补上了。于是就有了集大成的 Actor-Critic 类方法。 具体来说,就是构造一个全能型的 agent,既能直接输出策略,又能通过 value function ...