Bengio论文:用于序列预测的actor-critic算法 摘要 我们提出了一种训练神经网络的方法以使用来自强化学习的 actor-critic 方法来生成序列。现在的对数似然训练方法受到训练与测试模式之间的差异限制,因为模型必须以他们之前的猜测为条件来生成 token,而不是直接生成 ground-truth(指准确客观的数据) token。在给定一个执行器...
http://.paper.edu -1- 中国科技论文在线 自适应重要采样Actor-Critic算法 冯涣婷 中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州(221116) E-mail:fhtcumt@163 摘要:在离策略Actor-Critic(AC)强化学习中,虽然Critic使用重要采样技术可以减小值函 数估计的偏差,但是重要采样方法没有考虑估计的方差,算法性能倾向于不稳定...
也就是对于一个预测序列Y^,计算所有前缀的score(R(Y^1...1),R(Y^1...2),...,R(Y^1...T)),这样有rt(y^t;Y^1...t−1)=R(Y^1...t)−R(Y^1...t−1)。 Putting it all together将以上方法整合在一个,论文的算法如下 文中的实验部分此处不再赘述,感兴趣的可以参考原文。
这种以均值为中心的奖励在 bandit 设置中很常见。举个例子，Sutton 和 Barto 在 2018 年的一篇论文中...
此论文的贡献总结如下:1)我们描述了强化学习中像 actor-critic 方法这样的方法能被应用于带有结构化输出的监督学习问题上,2)我们调查了新方法在合成任务以及机器翻译这样的真实世界任务上的表现与行为,展示了由 actor- critic 带来的在最大似然方法以及 REINFORCE 方法上的改进。
这篇文章要介绍的算法来自于文章“Off-Policy Actor-Critic”,发表于2012年,那时候大家都还没开始用神经网络网络来估计值函数以及策略。我们阅读的目的是因为这篇首次解决off-policy中重要性采样权重连乘指数增长或减小的难题,从而提出了第一个离线的Actor-Critic算法。这篇文章也成为DPG以及DDPG重要参考文献。
在使用Actor-Critic算法进行论文撰写时,需要注意以下事项: 1. 明确问题定义:在论文开头,需要清晰地定义问题,并阐明Actor-Critic算法在该问题上的应用背景和意义。确保问题定义与算法适用性相符合,以便读者能够理解该算法的适用范围和局限性。2. 深入理解算法原理
在论文中运用Actor-Critic算法,需要明确研究的问题和目标,选择合适的数据集和环境,并按照以下步骤进行: 一、问题定义与环境选择 首先,需要清晰地定义研究的问题和目标。例如,对于强化学习中的连续动作空间问题,Actor-Critic算法是一个有效的解决方案。接下来,选择一个合适的环境来模拟问题。环境的选择应该与实际问题相关...
-1- 中国科技论文在线 自适应重要采样 Actor-Critic算法 冯涣婷 中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州(221116) 摘 要:在离策略 Actor-Critic(AC)强化学习中,虽然 Critic使用重要采样技术可以减小值函 数估计的偏差,但是重要采样方法没有考虑估计的方差,算法性能倾向于不稳定。为了减小 估计方差,提出一种自适应...
AC算法(Actor-Critic算法)最早是由《Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems》论文提出,不过该论文是出于credit assignment problem设计了actor部分和critic部分,其中critic对actor获得的reward进行credit...