到此,我们讲完了 Actor-Ctritic 的引子, 下一节, 正式开始讲 Actor-Critic 算法。 总结一下两种 Fit V Value 的方法 Monte Carlo:利用Monte Carlo,基于现有 Policy和状态 ,对未来进行模型。这个方法不需要对 V Function 建立模型。 Bootstrap (TD1):利用下1步的 Reward, 结合 一个V Function (神经网络),...
这个value function 是容易用 NN 来计算的,就像在 DQN 中估计 action-value function 一样。相比较而言,这个更简单,因为 每个 state 仅仅有一个 value。 我们可以将 value function 和 action-value function 联合的进行预测。最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优...
defa2c(env):# 从环境中获取输入和输出的维度num_inputs=env.observation_space.shape[0]num_outputs=env.action_space.n# 初始化 Actor-Critic 网络actor_critic=ActorCritic(num_inputs,num_outputs,hidden_size)ac_optimizer=optim.Adam(actor_critic.parameters(),lr=learning_rate)# 用于追踪性能的数据容器al...
2、loss:时间差分值的平方(取出下一时刻的动作的奖励) 3、学习步骤:Critic神经网络前向传播一波,将下一个输入,得到评价动作的值,和第一步一样,输入当前状态,当前奖励,下一个状态的折扣奖励v_,用Adam优化器反向传播一波。 """ class Critic(object): def __init__(self, sess, n_features, lr=0.01): ...
这个value function 是容易用 NN 来计算的,就像在 DQN 中估计 action-value function 一样。相比较而言,这个更简单,因为 每个 state 仅仅有一个 value。 我们可以将 value function 和 action-value function 联合的进行预测。最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。
"""actor loss function. Arguments: y_true: (action, reward) y_pred: action_prob Returns: loss: reward loss """ action_pred = y_pred action_true, td_error = y_true[:, 0], y_true[:, 1] action_true = K.reshape(action_true, (-1, 1)) ...
Critic Loss的计算通常从Advantage值出发,该值是由真实值和估计值之间的差异得出的。Critic网络的优化目标是最小化该误差值,使其与真实的回报值尽可能接近。 综上所述,Actor-Critic算法常用的Loss曲线主要包括Actor Loss和Critic Loss,在具体实现时,这两个Loss曲线要相互优化,以达到更好的结果,并有效优化强化学习...
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: Actor:Actor 就是指的 Policy Function,是用来和环境交互,做出动作,可以理解为一个”表演者“。
actor:行动者,对应policy critic:评论者,对应value function值函数 (1)actor-only:将policy参数化,可以在算法过程中直接优化,因此action可以是连续的。优化方法通常为policy gradient方法,该方法的缺点为在估计梯度的时候将会产生较大的方差,导致学习速度较慢。 (2)critic-only:使用temporal diffe...Soft...
s)的映射，目标函数即为简单的L_2loss。综上所述，经典 Acotor-critic 方法的运行流程如下：...