前面两节课我们分别学习了 Value-Based Reinforcement Learning 和 Policy-Based Reinforcement Learning,这节课我们将学习两种方法的结合,即 Actor-Critic Methods。 一、状态价值函数近似我们知道状态价值函数…
1 Model-Based Variant of a Critic-Only Method 首先我这里先解释一下什么是Model-based和Model-free,这两个名词在强化学习中经常出现。事实上强化学习的算法目前就分为二大类,一个就是Model-based,另外一个就是 Model-free,这两类方法各有优缺点这里我们暂且不表,主要来说一下这两类方法的定义。这里的Model...
P4 actor-critic methods Actor—Critic Methods (actor可以看成策略网络 critic可以看成价值网络 两者关系可以比较运动员和打分的裁判员,关系可以如下: 回顾之前价值学习和策略学习的内容,带入到actor-critic方法中,状态价值函数可以有下图中的改写: 构造策略神经网络:(见P3 构造价值神经网络: 1.输入状态s和动作a2....
P4 actor-critic methods Actor—Critic Methods (actor可以看成策略网络 critic可以看成价值网络 两者关系可以比较运动员和打分的裁判员,关系可以如下: 回顾之前价值学习和策略学习的内容,带入到actor-critic方法中,状态价值函数可以有下图中的改写: 构造策略神经网络:(见P3 构造价值神经网络: \[ 1.输入状态s和动作...
Actor 被视为函数映射，接收状态作为输入并输出动作，可使用神经网络近似。其主要目标是使整体目标函数减小。Critic 则负责评估 Actor 的表现，通过近似策略评估来调整 Actor，同样可利用神经网络实现。Critic 通过比较期望与实际结果来提供反馈，帮助 Actor 提升决策质量。强化学习算法分为基于模型（Model-based...
版权©Shusen Wang https://www.youtube.com/playlist?list=PLvOO0btloRnsiqM72G4Uid0UWljikENlU 该系列教程视频深入浅出介绍深度强化学习
DeepMind x UCL 强化学习(RL)系列讲座11 Multi-step & Off Policy Wesen_ 48 0 DeepMind x UCL 强化学习(RL)系列讲座01 Introduction to Reinforcement Learning(强化学习概述) Wesen_ 174 0 DeepMind x UCL 强化学习(RL)系列讲座06 Model-free Control (无模型控制) Wesen_ 48 0 DeepMind x UCL 强化学...
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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^(...