降低梯度估计的方差: 相比于纯策略梯度方法(如 REINFORCE),Actor-Critic 使用 Critic 估计的 TD 误差作为基线,显著降低了梯度估计的方差,训练更加稳定。 兼具策略优化和价值评估: Actor-Critic 同时优化策略和价值函数,能够更高效地学习复杂任务。 适用于连续和离散动作空间: Actor-Critic 算法能够很好地处理连续动作空...
self.critic_local,tau)self.soft_update(self.critic_target2,self.critic_local2,tau)defsoft_update(self,target_model,origin_model,tau):fortarget_param,local_paraminzip(target_model.parameters(),origin_model.parameters()):target_param.data.copy_(tau*local_param.data+(...
Actor Critic 的优势: 连续动作空间: Actor Critic 更适合处理连续动作空间,而 DDQN 主要用于离散动作空间。 样本效率: Actor Critic 通常在样本效率上优于 DDQN,因为它可以直接从环境中获取数据进行学习。 稳定性: 通过结合值函数和策略梯度,Actor Critic 在某些情况下比 DDQN 更稳定。 适应性: Actor Critic ...
对于离散动作空间,Critic通常评估一系列动作的价值,而Actor则基于当前策略选择动作。对于连续动作空间,Critic网络可能评估动作价值或者状态价值,指导Actor网络调整动作的取值范围。 Pytorch实现Actor-Critic 网络结构设计: PolicyNet与ValueNet 在Pytorch中实现Actor-Critic,首先需要定义策略网络(PolicyNet)和价值函数网络(ValueN...
Actor-Critic 是价值学习和策略学习的结合。Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员。Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况...
我们进行如下操作:首先,我们解释Haarnoja et al. (2018)以及Haarnoja et al. (2019)发现的连续动作设置中的SAC,然后我们导出并解释创建算法的离散动作版本所需的更改,最后我们在Atari套件上测试离散动作算法。 2 Soft Actor-Critic SAC [Haarnoja et al., 2018]试图找到一种最大化最大熵目标的策略: ...
soft actor-critic的解释 Soft Actor-Critic (SAC)是一种强化学习算法,它通过结合离散型和连续型动作空间的方法,允许智能体在连续动作空间中获得高效的学习和执行。SAC是对确定性策略梯度算法和深度Q网络算法的进一步扩展,旨在解决高维、连续和多模态动作空间中的控制问题。 在传统的强化学习中,动作空间往往是离散的,...
在Actor-Critic算法中，A3C（异步优势演员评论家）是一种广为人知的方法。Q-learning算法的核心在于根据Q函数值作出决策，适用于离散动作空间，但当动作空间连续时，离散化过程可能导致维度爆炸，影响学习效率。相反，Policy Gradient算法直接输出动作或动作分布，不依赖于Q函数。Actor-Critic算法则通过结合Q-...
Actor-Critic 算法所需要的训练时间要比Policy Gradient 算法短。 二、回顾 Q-learning 对于Q-learning,有如下特点: 基于value-based 处理离散的动作空间 它是一个 model-free 的算法,使用 Q函数去找到最理想的策略 image.png 如上图的网络都是为了近似 Q(s,a)函数,有了 Q(s,a),我们就可以根据Q(s,a)的...
在实践中,它通常用于解决连续或大规模离散动作空间中的强化学习问题。以下是一个简化的Actor-Critic算法实践概述: ### 算法基础 Actor:负责选择并执行动作的网络。 Actor根据当前状态输出一个概率分布或者连续的动作值,代表采取不同动作的可能性或直接输出行动的建议。它通过更新其参数来优化策略π(θ),使得期望累积...