因此,Actor-Critic算法在收敛性方面具有优势。 Actor-Critic算法具有较好的样本利用能力。在强化学习中,样本利用能力是指如何有效地利用已有的样本来提高学习效率。策略梯度方法通常需要大量的样本来进行更新,而值函数方法可以通过函数逼近的方式来利用样本。Actor-Critic算法将这两种方法相结合,既能够通过策略梯度方法来更新...
使用优势函数的策略梯度为: \begin{aligned}\nabla_\theta J(\theta)&\approx \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \sum_{t=1}^T\nabla_\theta\log \pi_\theta(a_{i,t}|s_{i,t})\big(r(s_{i,t},a_{i,t})+\gamma V^\pi(s_{i,t+1})-V^\pi(s_{i,t})\big)\end{aligned} \tag{...
优势函数在前文中也介绍过,它的计算方法是给出动作a的值函数与所有可能动作的值函数均值的差值,也就是在状态s下选取动作a的优势。如果该值大于0,说明动作a优于均值,是好的选择,反之则是差的选择。而s下给出动作a的值函数就是动作值函数Q值,s下所有可能动作的值函数的均值就是状态值V值。 定义优势函数:Aπ...
二、Advantage Actor-Critic (A2C) 在Actor-Critic 方法中添加优势:我们可以将Critic中的动作值函数(Action value function)替换成优势函数(Advantage function)来进一步稳定训练过程 优势函数的核心思想:在给定状态 s 下,计算代理采取动作 a 相对于采取其它可能的动作的优势;优势的衡量方法:使用 状态动作对(s,a)的Q...
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_t。可以将其称为TD误差δt。在Actor-critic算法...
Actor 使用 Critic 提供的值函数或优势函数(Advantage Function)来改进策略。 Critic 通过 Actor 的采样结果更新值函数。 算法流程 1. 初始化 初始化 Actor 的策略参数 。 初始化 Critic 的价值参数 2. 交替更新 采样: 使用Actor 的策略 在环境中采样得到轨迹 ...
并且,利用Actor-Critic的优势扩展上述方法提出SA2C,通过计算优势函数(advantage),将其作为监督序列学习部分的权重。 2. 方法I 表示商品集合,用户-商品交互序列可以表示为x1:t={x1,...xt} ,其中xi 表示在时间戳i时的交互商品,模型目标为利用序列x1:t 估计xt+1 对应的商品。 2.1 强化学习设置 从RL角度,下一...
四、算法的优势 1、结合了策略搜索和价值估计 Actor Critic算法不像一些单纯的策略搜索算法只关注如何找到最优的动作策略,也不像一些单纯的价值估计算法只关注对状态动作价值的估计。它把两者结合起来了。Actor负责搜索好的策略,Critic负责评估这个策略下的动作价值。这样就可以互相补充。 例如在复杂的机器人任务中,单纯...
1. ActorCritic算法： 核心思想：通过神经网络分别实现Actor和Critic。Actor基于概率选择动作，而Critic则评判动作的得分。 交互机制：Actor和Critic相互作用，通过Critic的反馈来更新Actor的策略，以优化长期奖励。 优势：结合了策略梯度和价值函数更新的优点，适用于高维连续动作空间。 问题：基础版的ActorCritic...
Actor-Critic方法相较于其他强化学习算法具有一些优势。首先,它能够处理连续动作空间的问题,而不仅仅局限于离散动作空间。其次,Actor-Critic方法可以在没有完全了解环境模型的情况下进行学习,因为它通过与环境的交互来获得反馈。此外,Actor-Critic方法还能够在学习过程中不断更新策略,以适应环境的变化。这些优势使得Actor-...