深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-p...
提出第一个离线的演员评论家算法,名字叫做Off-PAC算法,是Off-Policy Actor-Critic的缩写。 提供了离线策略梯度理论以及Off-PAC的收敛证明。 提供了一组实验上的比较,在三个标准离线问题上展示了Off-PAC超越了其他的算法 算法推导 这篇文章的值函数: 它和我们常见的带有discount的值函数并不相同,不过也用了类似的想...
改进点：在ActorCritic方法基础上引入偏置量b，以减少估计误差。偏置量b的引入不会影响梯度计算，但可以减小方差，从而减小采样误差。最佳b：通过数学推导，最佳b的值可以简化为state value函数。算法特点：A2C算法是onpolicy方法，其伪代码与基本的ActorCritic算法相似。Offpolicy ActorCritic Onpolicy与Offpo...
通过引入一个baseline 以减少估计的方差来将 QAC 扩展为 advantage actor-critic (A2C)。 这里的 Critic 估计的是状态值 Off-policy actor-critic 到目前为止介绍的 AC 的方法,都是 on-policy 的。如果之前有一些经验了,我们想用这些经验怎么办呢?我们可以用 off policy 的 actor-critic 的方法。接下来会介绍...
解释策略梯度为何是On-policy方法，并通过重要性采样将On-policy方法转化为Off-policy方法。通过解释性例子说明如何用样本估计期望值，并引入重要性采样方法。推导重要性采样的核心思想，得到终极算法。在目标函数中引入行为策略β和目标策略π，通过求梯度进行优化。伪代码展示Off-policy Actor-Critic算法，数据...
一、最简单的Actor-Critic(QAC) 二、Advantage Actor-Critic(A2C) 三、重要性采样和Off-Policy Actor-Critic 四、Deterministic Actor-Critic (DPG) 五、Summary 一、最简单的Actor-Critic(QAC) Actor-Critic算法和上节课所学习的policy gradient方法是一种方法,但不同的是,Actor-Critic方法把基于value的方法引入到...
4. From Soft Policy Iteration to Soft Actor-Critic 可以从策略迭代方法的最大熵变体开始,得出我们的异策SAC算法。我们将首先介绍该推导,验证相应算法从其密度类别收敛到最优策略,然后根据此理论提出一种实用的深度RL算法。 4.1. Derivation of Soft Policy Iteration ...
SAC是基于最大熵(maximumentropy)这一思想发展的RL算法,其采用与PPO类似的随机分布式策略函数(StochasticPolicy),并且是一个off-policy,actor-critic算法,与其他RL算法最为不同的地方在于,SAC在优化策略以获取更高累计收益的同时,也会最大化策略的熵。SAC在各种常用的benchmark以及真实的机器人控制任务中性能优秀,而且...
文章要点:这篇文章主要想把actor-critic方法里面加个replay buffer来提高采样效率。先是分析了把actor-critic变成off-policy的过程中需要做的修正,主要是importance sampling和V-trace,以及即使这样也会产生误差。然后就说把off-policy的数据混合on-policy的数据一起训练缓解节这个问题,并在此基础上还加了个trust region...
Off-policy actor-critic. International Conference on Machine Learning; Scotland, UK; 2012.T. Degris, M. White, and R. S. Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:1205.4839, 2012.T. Degris, M. White, and R. Sutton. Off-policy actor-critic. In 29th International Conference...