Actor-Critic算法是一种结合了值函数方法和策略梯度方法的优化算法。在这个框架中,Agent包括两部分:Actor和Critic。Actor负责根据当前策略选择行动,而Critic则负责评估这个行动的价值。具体而言,Actor根据当前策略选择行动,与环境进行交互,并收集轨迹数据。同时,Critic根据这些轨迹数据
1.2 Actor-Critic框架引出 从策略梯度的直观解释我们可以看到,轨迹回报 R(τ) 就像是一个评价器(Critic),该评价器(Critic)评价参数更新后,该轨迹出现的概率应该变大还是变小。如果变大,应该变大多少;如果减小,应该减小多少。也就是说,策略的参数调整幅度由轨迹回报 R(τ) 进行评价。可以将 R(τ) 进行推广而不...
它结合了确定性策略和深度神经网络,是一种模型无关的强化学习算法,属于Actor-Critic框架,并且同时利用了DQN和PG(Policy Gradient)的优点。 不去幼儿园 2025/01/02 3.2K0 Hands on Reinforcement Learning 10 Actor-Critic Algorithm actoralgorithm函数算法网络 本书之前的章节讲解了基于值函数的方法(DQN)和基于策略的...
在此基础上,SAMALM也在一个去中心化的多LLM Actor-Critic框架中明确考虑每个机器人独特的类型和属性,实现了定制化的协调和适应性任务执行,更好地捕捉多机器人SAN任务中的异质性。 2.2 大型语言模型用于社交导航 作为机器人学中的一个基本话题,社交感知导航最近得益于LLM作为稳健任务执行的有前途工具的到来。尽管最...
网络结构：优化了网络结构，使得Actor和Critic可以同时输出状态价值和策略。 异步训练：通过异步训练框架，多个线程可以同时进行训练，加快了模型的收敛速度。 优势：显著提高了学习速度和模型的收敛性，适用于大规模和复杂环境的强化学习任务。总结：ActorCritic、DDPG及A3C算法通过结合策略和价值函数的更新机制...
我们可以将 value function 和 action-value function 联合的进行预测。最终的网络框架如下: 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: ...
Actor-Critic框架在实践中有广泛的应用。其中一个重要的应用领域是机器人控制。通过使用Actor-Critic框架,机器人可以通过与环境的交互来学习最优的行为策略,从而实现自主导航、物体抓取等任务。 另一个应用领域是游戏智能。在游戏中,Actor-Critic框架可以用于训练智能体学会玩游戏,并取得高分。通过与环境的交互,智能体可...
为解决 LLMs 在医疗应用中的非确定性、有害回复及质量控制问题,相关研究人员开展基于 actor - critic 框架优化 LLMs 医疗应用的研究,结果显示 VSC 回复常获高评级。推荐阅读,助你了解 LLMs 医疗应用前沿进展。 在当今科技飞速发展的时代,大语言模型(LLMs)凭借其强大的知识获取能力,逐渐在各个领域崭露头角,医疗...
在强化学习领域中,Actor-Critic算法结合了策略梯度(Actor)与价值函数(Critic)的优势,旨在解决复杂环境中的智能体决策问题。相较于依赖单一梯度方法(如仅使用策略梯度或价值函数),Actor-Critic方法在探索与利用之间取得了平衡,并且在收敛速度上表现出色。通过异步训练框架与网络结构优化,A3C算法加速了学习效率和模型的稳定...