Critic基于TD误差来优化自身,保证评价的准确性。 2. DDPG 我们知道在离散动作空间中,如果已知动作值函数Q^*(s, a),那么对应任何状态都可以通过\arg \underset{a}{\max} Q^*(s, a)来得到最优动作a^*(s)。但是,当动作空间连续时我们没有办法评估所有动作,因此\max操作也无法实现。但是我们知道Q^*(s, ...
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...
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG): DDPG是一种基于Actor-Critic框架的算法,它结合了确定性策略梯度(Deterministic Policy Gradient)和深度神经网络来解决连续动作空间问题。 Trust Region Policy Optimization (TRPO): TRPO通过限制策略更新的步长,以确保每次更新都在一个可接受的范围内,从而提高算法的稳定性和收...
连续控制的算法选择：DDPG 当涉及到像Reacher问题这样的连续控制任务时，算法的选择对于实现最佳性能至关重要。在这个项目中，我们选择了DDPG算法，因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。DDPG算法通过结合两个神经网络，结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定...
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 ...
Soft Actor-Critic(SAC)是一种最先进的强化学习算法,属于Actor-Critic方法的变体。它特别适合处理连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。 二、SAC 背景与核心思想 1. 强化学习的挑战 探索与利用的平衡:传统算法在初期探索新策略与后期利用已有最优策...
在这个项目中,我们选择了DDPG算法,因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。 DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为,批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络...
连续控制的算法选择:DDPG 当涉及到像Reacher问题这样的连续控制任务时,算法的选择对于实现最佳性能至关重要。在这个项目中,我们选择了DDPG算法,因为这是一种专门设计用于处理连续状态和动作空间的actor-critic方法。 DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当...
相比以值函数为中心的算法,Actor - Critic 应用了策略梯度的做法,这能让它在连续动作或者高维动作空间中选取合适的动作,而Q-learning 做这件事会很困难甚至瘫痪。、 相比单纯策略梯度,Actor - Critic 应用了Q-learning 或其他策略评估的做法,使得Actor Critic 能进行单步更新而不是回合更新,比单纯的Policy Gradient...
# Soft Actor-Critic (SAC) 算法深度解析 一、引言 背景介绍 在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,简称DRL)领域,Soft Actor-Critic(SAC)算法作为一种基于最大熵强化学习框架的算法,为解决连续动作空间下的强化学习问题提供了一种有效的方法。本文将对SAC算法进行深度解析,介绍其原理、实现细节以及在实际项目中...