Actor-Critic 是一种结合了策略梯度方法和值函数方法的强化学习算法。它通过同时学习策略和价值两个网络,既能够像策略梯度方法一样直接优化策略,又能利用值函数降低梯度估计的方差。以下是关于 Actor-Critic 算…
一、Actor-Critic算法原理 1.1策略概念 在强化学习中,策略是一个从状态集合到动作集合的映射,表达了智能体在特定状态下采取不同动作的概率分布。Actor-Critic算法中的Actor是生成策略的网络。 1.2奖励信号的回报 强化学习通过奖励信号来给智能体提供反馈,这个奖励信号可以理解为奖励的回报。Actor-Critic算法的Critic网络的...
结合了 Policy Gradient (Actor) 和 Function Approximation (Critic) 的方法. Actor 基于概率选行为, Critic 基于 Actor 的行为评判行为的得分, Actor 根据 Critic 的评分修改选行为的概率,输入的单次奖赏变成了critic输出的总奖赏增量td-error。critic建立Q(s, a)的网络,然后根据[s, r, s_]来训练,并返回td-...
具体来说,Actor网络通过反向传播学习以最小化与价值函数预测值之间的差异,而Critic网络则通过梯度下降来优化价值函数。 算法原理详解 从策略梯度到Actor-Critic的转变 策略梯度算法直接优化策略参数以最大化累积奖励,而Actor-Critic算法则通过引入一个价值函数来间接优化策略,使得算法可以更加高效地学习到最优策略。
Actor-Critic算法是一种集成策略与价值迭代的强化学习方法。它通过分离行动者(Actor)与评论家(Critic)的角色,实现了高效策略学习与快速评估,为强化学习领域提供了强大的工具。本文将深入探讨Actor-Critic算法的原理,解析策略梯度与公式推导,通过Pytorch实现算法,并以OpenAI Gym的CartPole-v0环境为例,展示实际代码应用。
v_expected = critic(state, action) v_next_expected = critic(next_state, next_action) mu, log_std = actor(state) next_mu, next_log_std = actor(next_state) noise = torch.randn_like(action) *0.1# 添加噪声以增加探索性 action = torch.tanh(action)# 将动作限制在 [-1, 1] 范围内 next...
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...
Actor-Critic结合 算法流程 向Policy Gradient中加入baseline 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)...
1. 最简单的Actor-Critic (QAC)回顾策略梯度方法，并将其转换为Actor-Critic方法。选择平均价值或平均奖励作为目标函数J(θ)，通过梯度上升算法迭代求解，然后使用随机采样代替期望，得到随机梯度上升算法。qt(st, at)为评估器，用于评估当前策略。qt(st, at)有Monte Carlo学习和Temporal-difference学习...