3.3 off-policy actor-critic 4 Deterministic actor-critic (DPG) 目前为止,在 policy gradient methods 中使用的 policy 都是 stochastic 的 (因为\pi(a|s,\theta) > 0, \quad for \ every \ (s,a),且当 action 的数量无限多的时候,无法处理)。那么我们为什么要在 policy gradient 中使用 deterministic ...
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...
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 ...
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。 因此,本文主要讨论的是对论文《Policy Gradient Meth...
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 agent 进行样本的采集,那么我们得到的样本就非常有可能是高度相关的,这会使得 machine learning 的model ...
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 ...
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。
优势函数的估计方法通过TD近似实现，利用贝尔曼方程对TD误差取期望得到。这种估计方法在实践中表现良好，且计算成本相对较低。在Actor-Critic方法中，通过在不同时间尺度下结合价值函数（v）和行动价值（q）的估计，可以考虑不同步数的学习，从而实现单步TD或无限步MC的结合。综上，actor-critic方法通过结合...
中) 根据最高价值选择动作 用概率分布在连续的动作中选择特定的动作 ×policygradientsQ-learning、SarsaActor-Critic是两者的结合。actor... Sarsa(λ) DQNActor-Criticactor–>policygradient在连续动作中选择合适的动作critic–> 强化学习4——基于强化学习的自适应PID控制器设计 ...
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