在上面最后推导出来的策略梯度算法中,我们得到了一个Qπθ(st,at)来表示当前策略π下对(st,at)的值,但该值是未知的,无法从已知轨迹中获取,我们需要一个额外的critic网络Qw来评估,即Qw(st,at)≈Qπθ(st,at)。 2. 算法流程 至此,我们有了actor网络πθ(用于产生动作)和critic网络Qw(用于评价动作)两个网...
3 Actor-Critic 做好了之前的铺垫就可以进入到本节的真正的主题 Actor-Critic 算法: Actor-Critic 算法和之前 经典的 policy gradient 的算法相比多了两个步骤就是 第2行和第3行,其余部分 几乎和 policy gradient 方法是一样的。 首先因为在这里我们使用的是 advantage 来更新 policy,所以我们就必须计算出 advant...
actor_lr, critic_lr, gamma, device):self.actor = PolicyNet(state_dim, hidden_dim, action_dim).to(device)self.critic = ValueNet(state_dim, hidden_dim).to(device) # 价值网络self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=actor_lr)self.critic_optimizer = torch.optim...
我们可以为actor-critic编写新的修改后的优势函数: 或者,将优势函数称为TD错误,如Actor-Critic框架所示。如上所述,参与者的学习是基于策略梯度的。参与者的策略梯度表达式如下所示: 参与者的政策梯度表达 Actor-Critic算法的伪代码[6] 1、使用来自参与者网络的策略πθ对{s_t,a_t}进行采样。 2、评估优势函数A...
Actor:Actor 就是指的 Policy Function,是用来和环境交互,做出动作,可以理解为一个”表演者“。 Critic:Critic 就是式子中的 Q,是一个”评论者“的角色,用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。 我们可以把 Actor-Critic 算法比喻为:Actor在台上跳舞,一开始舞姿并不好看,Critic根据Actor的舞姿打分。Actor...
1、算法思想 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...
总之，Actor-Critic算法就像是一位耐心的教练与敏锐的裁判的完美搭档，通过不断互动和反馈，引导智能体在未知的挑战中找到最佳的行动策略。尽管在实际应用中面临一些挑战，但其强大的适应性和学习效率使其成为许多复杂场景下的首选方案。四、强化学习的策略优化实践与未来趋势 强化学习，特别是其策略优化领域的两大重要...
Critic：Critic 就是式子中的 Q，是一个”评论者“的角色，用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。使用 TD 方法来更新 Q 网络。Actor：Actor 就是指的 Policy Function，是用来和环境交互，做出动作，可以理解为一个”表演者“。使用actor-critic policy gradient 更新策略。我们可以把 Actor-Critic 算法...
Actor-Critic算法理解 Actor-Critic算法是一种强化学习中的方法,结合了“演员”(Actor)和“评论家”(Critic)两个部分。下面用一个生活中的比喻来说明它的原理: 1. 角色设定 想象你是一名学习爬山的机器人,而你的目标是找到山顶(获得最高的奖励)。在爬山过程中: Actor(行动者):它就像一个“冒险家”,负责决定...
Actor-Critic 算法是一种强化学习的重要方法,由两部分组成:Actor和Critic。 Actor的角色是定义采取什么行动以及何时采取行动,它可以学习一个目标政策,用来定义在每个状态和动作上采取哪个动作是最有价值的,它会根据反馈来改进自己。 Critic的角色是评估Actor每个行动的价值和价值函数近似,价值函数是评估一个状态的报酬的...