3 Actor-Critic 做好了之前的铺垫就可以进入到本节的真正的主题 Actor-Critic 算法: Actor-Critic 算法和之前 经典的 policy gradient 的算法相比多了两个步骤就是 第2行和第3行,其余部分 几乎和 policy gradient 方法是一样的。 首先因为在这里我们使用的是 advantage 来更新 policy,所以我们就必须计算出 advant...
上一篇: 岁月静好:【Policy Gradient算法系列一】从PG到REINFORCE1. Actor-Critic基本结构从上文 【从PG到REINFORCE】中,我们知道,策略梯度的推导为: \begin{aligned} abla_\theta J(\pi_\theta)&=\mathb…
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“。 Critic:Critic 就是式子中的 Q...
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...
1. 使用Critic提升Policy Gradient 首先我们还是回顾一下之前提到的REINFORCE算法: image.png 在这个算法的第二步骤里面我们引入了“reward to go”这一项,该 表示了从当前的时间步t开始,所有的reward的期望之和。 image.png 我们可以把这个由casuality引出的期望称之为“true expected reward-to-go”, 之所以我们这...
1. actor是 policy-gradient, critic是 类似于q-learning的value-based 的另一个代表: state-value ,所以actor-critic是 policy-gradient和q-learning思想的结合。 2. actor critic 虽然可以做到step更新,而非基础的policy gradient的 episode更新,但是也有它...
强化学习教程3-actor-critic：value函数估计和policy gradient 本文探讨了在强化学习（RL）中，bias和variance的作用，以及如何通过权衡它们来优化学习算法。特别地，文章详细阐述了value function的估计方法，政策梯度（policy gradient）中的单纯基于政策的方法，以及结合actor-critic方法的策略。学习内容源自UCL ...
分别为（1）基本的Actor算法（2）减小Actor的方差 (3)Actor-Critic。仅需要强化学习的基本理论和一点...
critic的式子：q=Q(s,a|ϕ)=Q(s,π(s|θ)|ϕ)而更新actor的思路是，对于特定状态s，调整...
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradients)方法是一种基于Actor-Critic框架的方法,该方法适用于连续的动作空间,得到的策略是一个确定性策略(i.e., π(s)=aπ(s)=a)。DDPG具有较高的学习和训练效率,常被用于机械控制等方面。Actor部分用来计算并更新策略π(s,θ)π(s,θ),并且在训练过程中通过在动作上加入一...