由于能力优先,第6章和第7章也只是介绍了PG以及Actor-Critic思想中比较经典的方法,而像A2C、A3C这种主要从系统侧解决Actor-Critic训练问题的方法,以及ACTKR、SVPG等都不做过多介绍,具体可以参考博客PG Algoriothms以及相关论文。近年来,越来越多Actor-Critic相关的论文不断涌现,值得关注。 参考 《Deep Reinforment ...
has a value function and actor network, it is not a true actor-critic algorithm the Q-function is estimating the optimal Q-function, and the actor does not directly affect the Q-function exceptthrough the data distribution actor network asan approximate sampler, rather than the actor in an ac...
Soft Actor-Critic (SAC): SAC是一种基于最大熵强化学习的Actor-Critic算法,它通过最大化策略的熵来平衡探索和利用,从而提高算法的鲁棒性和学习效率。 Twin Delayed DDPG (TD3): TD3是DDPG的改进版本,通过使用两个延迟更新的Q网络来减少过估计,并采用一些技巧来提高算法的稳定性和性能。 Actor-Critic using Kro...
Softlearning is a reinforcement learning framework for training maximum entropy policies in continuous domains. Includes the official implementation of the Soft Actor-Critic algorithm. machine-learningdeep-neural-networksreinforcement-learningdeep-learningdeep-reinforcement-learningsoft-actor-critic ...
Actor-Critic方法结合了actor-only方法和 critic-only方法的优势,是一种广泛使用的强化学习方法.该方法的原理为:给定来自于actor的策略,利用critic学习值函数,同时actor可以估计基于critic得到的值函数估计策略梯度.如果actor是固定的,该策略在critic的更新过程中保持不变. 因此,可以使用 时间差分 (TD)学习方法来估计值...
DSAC-T: Distributional Soft Actor-Critic with Three Refinements Jingliang Duan, Wenxuan Wang, Liming Xiao, Jiaxin Gao, and Shengbo Eben Li∗ 清华大学 Ieee Computational Intelligence Magazin 计算机科学2区SCI I Introduction: 强化学习近年来在复杂决策和控制任务中取得了巨大成功,结合神经网络等高容量函数...
AC与GAN这两个算法有许多相似之处,当然也有许多不同的地方。Google Deepmind的论文《Connecting Generative Adversarial Networks and Actor-Critic Methods》对二者进行了详细的对比,并指出很多在一个算法中发挥重要作用的trick可能能够移植到另一个方法上,发挥同样重要的作用。有兴趣的读者可以查阅有关的文章。
Preview of Actor-Critic Alignment Performance 本文首先绘制了一个图,说明使用alignment后,在actor-only情况下确实能够缓解性能的下降 为了更好的理解alignment的影响,本文可视化了offline Q函数在in-distribution和out-of-distribution的两个state上动作的值分布情况。如下图所示,发现即使是in-distribution sample,Q函数给...
下面首先给出基本的Online Actor-Critic算法流程: 随机初始化一个策略网络\pi_\theta(a|s)和值函数网络\hat{V}_{\phi}^\pi(s) 利用策略\pi_{\theta}(a|s),在当前状态下执行动作a一个状态-动作-回报对\{s,a,r(s,a),s'\} 利用\{(s,r(s,a)+\hat{V}_{\phi}^\pi(s'))\}作为训练数据去...
1 The simplest actor-critic (QAC) 2 Advantage actor-critic (A2C)//引入偏置量减少估计的方差 - Baseline invariance - The algorithm of advantage Actor-critic 3 Off-policy actor-critic//把on-policy的AC方法转化为off-policy的AC方法, 以及递归采样 ...