2 Advantageactor-critic(A2C)//引入偏置量减少估计的方差 - Baseline invariance - The algorithm of advantage Actor-critic 3 Off-policy actor-critic//把on-policy的AC方法转化为off-policy的AC方法, 以及递归采样 - IIlustrative(解释性的) examples - Importance sampling - The theorem of off-plicy polic...
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...
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...
Degris, T., White, M., Sutton, R.S.: Off-policy actor-critic. In: Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 457–464 (2012)Thomas Degris, Martha White, and Richard S Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:1205.4839, 2012....
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 REINFORCE算法是一个on-policy算法，每次改变策略时都需要重新采集样本，因此样本利用效率低。...
Off Policy 的 Actor-Critic 算法 如果你注意到了, 在上面的 Actor-Critic 算法中, 我们使用的符号都有 比如 和 , 这其实意味着,这两个值都和Policy 相关。 在计算他们的时候, 都需要利用当前 Agent 中的Policy。 这种系统中有一个唯一 Policy 的算法, 在 Reinforcement Learning 中,称为 On Policy; 如果系...
那些回答说：“因为使用replay buffer所以就是off-policy“的同学逻辑反了，是因为算法本身是off-policy，...
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 ...
soft actor critic的结构 Soft Actor-Critic(SAC)是一种优化随机策略的off-policy方法,结合了随机策略方法和DDPG-style方法。它不能算是TD3的直接改进算法,但它使用了很多TD3(Twin Delayed DDPG)的trick,比如clipped double-Q,并且由于SAC策略固有的随机性,它还受益于target policy smoothing之类的trick。 SAC主要...