values = self.critic(states, actions) critic_loss = (values - target_values) ** 2 # 计算Actor损失 policy_loss = -self.critic(states, self.actor(states)) # 更新Critic self.critic_optimizer = optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=0.001) self.critic_optimizer.zero_grad() critic_loss.ba...
Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度和值迭代方法的强化学习算法。它由Actor和Critic两部分组成,Actor负责生成动作,Critic负责对状态和动作的估计进行评估。以下是Actor-Critic算法的实现方法: 1. 初始化网络参数:首先,需要初始化Actor和Critic的网络参数。这些
Actor-Critic算法由两个主要组件组成：一个是策略网络（Actor），另一个是值函数网络（Critic）。策略网络根据当前状态选择动作，并输出对应动作的概率分布。而值函数网络则评估每个状态-动作对的价值，即预期回报。这两个网络相互配合，通过反馈调整参数来不断改进策略和值函数的准确性。要实现一个高效的强化学习训练系...
detach()critic_optimizer.zero_grad()critic_loss.backward()critic_optimizer.step()actor_optimizer.zero_grad()actor_loss.backward()actor_optimizer.step()state=next_state 发展历程 基本演员-评论家(Actor-Critic):结合了策略基础的演员和值函数逼近的评论家,演员负责生成策略,评论家评估采取行动的好坏。 确定...
在强化学习中,还有另一种很重要的算法,即策略梯度(Policy Gradient)。之前我们已经介绍过策略梯度的基本思想和实现了,大家可以有选择的进行预习和复习: 深度强化学习-Policy Gradient基本实现:https://www.jianshu.com/p/2ccbab48414b 本文介绍的Actor-Critic算法呢,就是结合了上面两种算法的基本思想而产生的,什么是...
一、Actor-Critic 介绍 1、引入 Actor-Critic 我们还是从上篇强化学习——REINFORCE Algorithm推导出的目标函数的梯度说起: 其中 就表示当前采取的行为,到episode结束一共能获得的奖励。对于 是使用 MC 采样得到的 sample,只有到达最终状态才能逆序计算 ...
在Pytorch中实现Actor-Critic,首先需要定义策略网络(PolicyNet)和价值函数网络(ValueNet)。策略网络通常是一个多层感知机(MLP),输出为动作的概率分布;价值函数网络也是MLP,输出为当前状态的值。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F ...
针对这两点,actor critic算法就诞生了,其用policy gradient结合TD的思想,采用步进更新策略网络。 一、Actor Critic算法 1.1、A2C算法简介 1.2、A2C算法伪代码 1.1、A2C算法简介 根据critic的不同,大致可将Actor critic分为A2C(Advantage actor critic)、A3C(Asynchronous advantage actor critic)、QAC(Q Advantage actor...
强化学习领域的一项重要进展是ACER（Actor-Critic with Experience Replay and Importance Sampling），它在Actor-Critic的基础上实现了样本效率的显著提升和学习稳定性。尤其在处理大规模问题和off-policy数据时，ACER展现出卓越的性能。ACER的核心策略更新机制基于以下公式：[公式]，其中Retrace算法用于估计Q值，...
Soft ActorCritic论文阅读及代码实现要点：一、Soft ActorCritic算法概述 定义：Soft ActorCritic算法是一种离线最大熵actorcritic算法，于2018年提出。 优势：相较于经典算法如DDPG和PPO，Soft ActorCritic在表现上显著超越，具有高稳定性与高效样本利用率，且易于实现。二、Soft ActorCritic算法的核心思想 最...