actor, critic学习率相等 可以看到两种方式的结果差不多。基本可以确定就是因为学习率一样导致波动更大、学习不稳定了。事实上,一般分开实现ActorCritic时会让critic的学习率是actor的学习率的5-10倍,让critic学习地更快一些,actor学习地更慢一些,这样会更稳定。从直观的角度来理解,在ActorCritic算法当中,Critic负责告...
并行Online-Actor-Critic算法 上面说到online版本的Actor-Critic算法由于每次训练时只有一个样本,因此会导致方差很大。但Online版本的算法又格外优雅,为了更好的使用Online版本算法,我们通常会使用同步并行机制或异步并行机制,增加每次更新的batch size,从而实现Online版本的Actor-Critic算法。 下面首先给出基本的Online Actor...
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式,本文主要介绍AC网络的一些优化算法。 再次回顾和介绍一些基础概念和算法。先看下时序差分算法和优势函数的概念。 TD和优势函数 马尔科夫性质以及贝尔曼等式决定了,值函数可以定义为递归形式: 状态值函数: Vπ(s) ...
Critic:Critic 就是式子中的 Q,是一个”评论者“的角色,用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。 我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为:Actor在台上跳舞,一开始舞姿并不好看,Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数,去学习:如果Critic给的分数高,那么Actor会调整这个动作的输出概率;相反,如果...
它由Actor和Critic两部分组成,Actor负责生成行为,Critic负责对Actor进行监督和修正。以下是一个基本的Actor-Critic算法的MATLAB代码实现。请注意,这个实现可能需要根据你的特定任务进行修改。 matlab复制代码 function[policy, value_function]=actor_critic(env, state_size, action_size, learning_rate, gamma, tau) %...
1、算法思想 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...
Actor-Critic算法由两个主要组件组成：一个是策略网络（Actor），另一个是值函数网络（Critic）。策略网络根据当前状态选择动作，并输出对应动作的概率分布。而值函数网络则评估每个状态-动作对的价值，即预期回报。这两个网络相互配合，通过反馈调整参数来不断改进策略和值函数的准确性。要实现一个高效的强化学习训练...
1、Actor-Critic算法原理 我们为什么要有Actor-Critic呢,下面的话摘自莫烦老师的文章: 我们有了像 Q-learning这么伟大的算法, 为什么还要瞎折腾出一个 Actor-Critic? 原来 Actor-Critic 的 Actor 的前生是 Policy Gradients, 这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作, 而 Q-learning 做这件事会瘫痪. 那为...
AC算法(Actor-Critic)架构可以追溯到三、四十年前, 其概念最早由Witten在1977年提出,然后Barto, Sutton和Anderson等在1983年左右引入了actor-critic架构。AC算法结合了value-based和policy-based方法,value-based可以在游戏的每一步都进行更新,但是只能对离散值进行处理;policy-based可以处理离散值和连续值,但是必须等到...
在 PyTorch 中实现 Actor-Critic 算法需要定义 Actor 和 Critic 两个网络,以及相应的优化器和损失函数。 以下是使用 PyTorch 实现 Actor-Critic 算法的示例代码: pythonimporttorch importtorch.nnasnn importtorch.optimasoptim # 定义状态空间大小、动作空间大小和时间步长等参数 state_size =10 action_size =2 ...