图1-2 基于Q值估计的Actor-Critic算法流程 生成对抗网络和Actor-Critic对比 我们发现Actor-Critic的思想和图像上的生成对抗网络GAN有着异曲同工之妙,都包含两个网络,其中一个网络负责决策,另一个网络负责评价。Actor-Critic和GAN遵循着相同的结构,这个结构包含两个相继的部分: 一个用于生成动作(或图像),第二个用一...
Soft Q-Learning, Soft Actor-Critic PPO算法是目前最主流的DRL算法,同时面向离散控制和连续控制,在OpenAI Five上取得了巨大成功。但是PPO是一种on-policy的算法,也就是PPO面临着严重的sample inefficiency,需要巨量的采样才能学习,这对于真实的机器人训练来说,是无法接受的。
这些边界框被称为锚框(anchor box) 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是,特征图上的一个点对应输入图上的区域,如图所示 卷积神经网络层数越多,感受野也就越大 第2层左下角的值,是第1层左下...
Batch Actor-Critic 算法中, 只有1个神经网络,就是 Policy , 我们记为 。 而我们这部分介绍的基于Online Actor-Critic 还有另外一个神经网络: , 它的任务是计算 Value。 Online Actor-Critic 有两个神经网络 Online Actor-Critic 算法: Online Actor-Critic 这里的第二步, 就是在更新 。 计算y 和 Loss Value...
Q网络和V网络的定义 A2C (Advantage Actor-Critic) A2C损失函数的构建 源码实现 参考资料 在强化学习中,可以分为如下图所示的两种框架。基于Policy-based框架的算法有Policy Gradient(Sutton 2000)、PPO、PPO2等;基于Value-based框架的算法有DQN(Mnih 2013)、DDQN等;结合这两种框架的算法有Actor-Critic(VR Konda 20...
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 ...
图10-1 Actor 和 Critic 的关系 Actor 的更新采用策略梯度的原则,那 Critic 如何更新呢?我们将 Critic 价值网络表示为,参数为。于是,我们可以采取时序差分残差的学习方式,对于单个数据定义如下价值函数的损失函数: 与DQN 中一样,我们采取类似于目标网络的方法,将上式中作为时序差分目标,不会产生梯度来更新价值函数...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为[状态个数,动作个数]的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫大小为...
图17和18显示了critic网络的输出和actor网络选择的首选动作。图中的彩色图代表了critic网络输出的相对大小。图中的箭头表示该点的首选动作。颜色越亮,critic网络的输出越大。更大的critic输出意味着智能体"认为"在这些区域中获得奖励的机会更高。因此,actor网络将智能体引向那些奖励区域。