Actor-Critic算法在强化学习中具有很多优点,包括收敛性、样本利用能力、实时性能和泛化能力。这些优点使得Actor-Critic算法成为了强化学习领域中的重要方法,被广泛应用于各种连续动作空间的问题中。未来随着研究的不断深入,相信Actor-Critic算法还会不断发展和完善,为解决更复杂的强化学习问题提供更有效的方法。©...
优点: 1. 适用于连续动作空间:Actor-Critic算法能够处理连续动作空间的强化学习问题,而不需要将连续动作离散化。这使得算法能够处理更复杂、更精细的动作控制问题。 2. 高效地利用数据:Actor-Critic算法使用异步梯度下降方法进行训练,能够在多个线程或进程中并行计算,从而提高数据利用效率和训练速度。
但事物总有他坏的一面,Actor-Critic涉及到了两个神经网络,而且每次都是在连续状态中更新参数,每次参数更新前后都存在相关性,导致神经网络只能片面地看待问题,甚至导致神经网络学不到东西。Google DeepMind为了解决这个问题,修改了Actor Critic的算法,将之前在Atari上获得成功的DQN网络加入进Actor Critic系统中,这种新算法...
单项选择题在Actor-Critic算法中,结合了哪两种方法的优点?() A.Value-Based和Policy-Based B.Model-Based和Model-Free C.Q-Learning和SARSA D.贝尔曼方程和高斯分布 E.强化学习和监督学习 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
劣势:取决于Critic价值判断,但是Critic难收敛,再加上Actor的更新,就更难收敛。为了解决收敛问题,DeepMind团队融合了DQN的优势,解决了收敛难的问题。 下面是基于Actor Critic的Gym Cartpole实验: 这套算法是在普通的Policy Gradient的基础上修改的,如果对Policy Gradient算法那不了解的可以看一下我之前的文章。
Actor修改行为时就像蒙着眼睛一直向前开车,Critic就是那个扶方向盘改变Actor开车方向的。 image 或者说详细点,就是Actor在运用Policy Gradient的方法进行Gradient asent的时候,由Actor来告诉他,这次的Gradient ascent是不是一次正确的ascent,如果这次的得分不好,那么就不要ascent那么多。