代码实现:Understanding Actor Critic Methods and A2C | by Chris Yoon | Towards Data Science
Policy Gradient的特点是对目标函数的估计是无偏估计,但方差大;Actor-Critic的特点是方差低但不是无偏估计,我们能不能想一种既方差小又是无偏估计的目标函数呢?答案是肯定的,注意到在Policy Gradient那一章中,我们已经证明了在J(\theta)中减去任意的常量b都是无偏的,那么我们可以将b更改为\hat{V}_{\phi}^\pi...
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...PPO...
这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel agents: 如果只用 单个 ...
policy gradient actor-critic A3C policy gradient 在之前的DQN是进行value function的approximation,是value-vased RL。这次要讲的是policy-based RL。 对于RL的policy直接进行参数表示:比如可以输入state(一幅图片,一个feature vector),然后由带有参数的某种算法(比如lin... 查看原文 《强化学习》基于策略的方法 ...
最初的AC算法中critic更多的是在辅助actor来进行学习的,可以看到现在的AC算法除了保留了将两个学习器结合的思想以外已经与最初的AC算法差距较大了,而现在的AC算法形式为论文《Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation》给出的。
强化学习中的ActorCritic方法涉及value函数估计和policy gradient的要点如下：Value函数估计：目的：对于大型MDP问题，由于状态和行动数量庞大，使用价值函数近似进行估计，以便更好地处理复杂环境。方法：可以采用神经网络、决策树等多种函数形式来表示价值函数。关键在于使用分布式表示方法，将状态转化为特征向量。...
3. 强化学习 (policy gradient 和 actor-critic算法) 2016年,人工智能机器人AlphaGO击败了围棋世界冠军李世石,这场史无前例的“人机大战”将AI置于社会舆论的风口浪尖上。AI是什么?AI对人类有哪些作用?AI在未来社会中会扮演怎样的角色?要想弄清楚这些问题,就必须了解
Actor-Critic Method 它是Value-Based 和 Policy-Based Methods 两种算法的结合。 1.目标函数 :状态价值函数State-Value Function,表示了当前状态 所能得到的回报return的期望。 策略函数,即在状态 下执行动作 的概率分布。 价值函数,即在状态 下执行动作 ...
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