图1-1 基于V值估计的Actor-Critic算法流程 对Q值Critic 其实除了对V值进行评判之外,还有一种对Q值进行评估的AC算法。那么此时Critic的目标函数就转化为Q值的TD误差,即: J_{Q}= (R_t+ \gamma Q(S_{t+1}, A_{t+1}) - Q(S_t, A_t))^2 \tag{1-3} 而对于Actor网络则是希望对应动作的Q值最...
Policy gradient 算法的流程也非常简单,Step 1 就是用当前的 policy 去采样数据,Step 2 就是根据这些数据就可以估计出 reward function 的梯度,Step 3 用梯度来更新 policy 得到一个更好的 policy,如此循环迭代下去。 观察在上图中的梯度表达式: ∇θJ(θ)≈1N∑i=1N(∑t=1T∇θlogπθ(ai,t|si,...
以下将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: 首先,我们需要初始化Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)。Actor网络负责生成环境交互的行动,而Critic网络则用于评估这些行动的价值。通常,这两个网络都是深度神经网络,参数分别表示为θ和ω。 2. 环境交互: 在每个时间步,Actor网络根据当前状态s生成一个...
在Actor-Critic算法 里面,最知名的方法就是 A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)。 如果去掉 Asynchronous,只有 Advantage Actor-Critic,就叫做A2C。 如果加了 Asynchronous,变成Asynchronous Advantage Actor-Critic,就变成A3C。 2.1 Actor-Critic 2.1.1 Q-learning 如上图的网络都是为了近似 Q(s,a)函数,有了...
整个流程：1. actor 用策略 π 与环境做互动收集资料 2.使用 TD 更新 V 3. policy gradient 更新策略 π 4. 形成新的策略actor π`, 一直重复123步 tip1: actor π(s) 和 critic Vπ(s) 的参数可以共享 在advantage actor-critic中我们要训练actor和critic这两个网络，两个网络都是输入状态s，来输出...
Actor-Critic 算法中额外引入一个价值网络,接下来的代码定义我们的价值网络 ValueNet,输入是状态,输出状态的价值。 class ValueNet(torch.nn.Module): def __init__(self, state_dim, hidden_dim): super(ValueNet, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(state_dim, hidden_dim) ...
第七章:_Actor-Critic算法分析(A3C)是【迪哥谈AI】大模型必备的强化学习教程来了!绝对是2023年讲的最好的强化学习零基础入门到精通完整版教程(含实战源码)的第36集视频,该合集共计46集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
3. Actor-Critic算法流程 这里给一个Actor-Critic算法的流程总结,评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 算法输入:迭代轮数TT,状态特征维度nn, 动作集AA, 步长α,βα,β,衰减因子γγ, 探索率ϵϵ, Critic网络结构和Actor网络结构。
1、更新流程 本次代码我们还是采用 CartPole-v1 环境,在 REINFORCE算法中,agent 需要从头一直跑到尾,直到最终状态才开始进行学习,所以采用的回合更新制。 在AC中agent 采用是每步更新的方式。如下图所示 对于每一个 episode 流程如下,智能体每走一步都要分别更新 Critic 和 Actor 网络。注意:我们...