Policy Gradient的特点是对目标函数的估计是无偏估计,但方差大;Actor-Critic的特点是方差低但不是无偏估计,我们能不能想一种既方差小又是无偏估计的目标函数呢?答案是肯定的,注意到在Policy Gradient那一章中,我们已经证明了在J(\theta)中减去任意的常量b都是无偏的,那么我们可以将b更改为\hat{V}_{\phi}^\pi...
深入理解强化学习(七)- Actor-Critic 图0-1 强化学习方法 第6章在介绍PG的时候我们提到,在目标函数中通常会引入一个基准函数b(Si)来降低梯度估计的方差,并且这个基准函数是一个只和状态Si相关的函数。在PG中,我们基于MC的思想,基于误差项∑t=i∞γt−iRt−b(Si)来优化基准函数,但正如第4章所提到的,MC...
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
Actor-Critic模型在强化学习中的应用 Actor-Critic模型在强化学习中有广泛的应用。例如,在机器人控制和游戏玩法等领域,Actor-Critic模型可以通过与环境的交互来学习最优策略,实现自主决策和智能行为。此外,在金融交易和资源管理等领域,Actor-Critic模型也可以用于优化决策策略,提高系统的效益和性能。综上所述,Actor-...
强化学习,特别是其策略优化领域的两大重要方法——梯度算法和Actor-Critic算法,为智能系统提供了在复杂环境中学到最优行为策略的强大工具。梯度算法直接在策略参数空间中探索,通过梯度上升/下降来优化策略,而Actor-Critic算法通过分离策略决策(Actor)和价值评估(Critic)的角色,实现了策略学习的高效性和准确性。这些...
首先,它不需要等待一个完整的回合结束才能进行学习和参数更新,大大提高了学习效率。其次,通过结合价值函数预测,它还能减少方差,提高学习过程的稳定性和收敛速度。总的来说,Actor-Critic算法就像是强化学习中的“黄金搭档”,让策略优化和价值评估相得益彰。如果你还在为强化学习犯愁,不妨试试这个神秘大咖吧!
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 ...
Actor-critic类似于带有基准的称为REINFORCE的策略梯度算法。强化是MONTE-CARLO的学习,它表示总收益是从整个轨迹中采样的。但是在参与者评论家中,我们使用引导程序。因此,优势功能的主要变化。 策略梯度总回报中的原始优势函数更改为自举。资料来源:[3] 最后,b(st)更改为当前状态的值函数。可以表示如下: ...
1.Actor-Critic既学习价值函数,也学习策略函数 2.价值函数用来评估当前的状态是好的,还是不好的,进而帮助Actor进行策略更新 actor_loss = torch.mean(-log_probs * td_delta.detach())#即由td_delta来调控损失 3.Critic的学习价值,由Q_value相同的求解方式求出,即Critic(state) = reward + Critic(next_stat...
Actor-Critic 是价值学习和策略学习的结合。Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员。Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况...