利用值函数估计来代替baseline的算法称之为Vanilla Policy Gradient. 改进优势函数的两种方法 n步回报 公式(11)中利用值函数网络去估计值函数,并将其作为baseline来减少方差,但是这个方差依然不让人满意,不让人满意的地方在于:在训练中后期,用值函数去估计累计回报是非常有效的减少方差的方式(公式10), 在训练前期可以...
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。
如上图所示进一步把 Q函数,value function 和 advantage 这3个关键项都在上图中总结出来。在实际算法实现过程中我们会面临一个问题就是 Q函数,value function 和 advantage 这三个我们到底要去拟合那一个比较好。 首先如果我们拟合 Q 函数的话 是比较容易可以恢复出 value function,通过如下表达式就可以恢复: V^{...
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...
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...
在A3C中,我们使用优势函数来实现无偏估计。优势函数是一个状态或动作相对于平均水平的优势度量,它可以帮助我们更好地理解环境动态和决策过程。 优势函数的定义如下: Ad(s, a) = Q(s, a) - V(s) 其中,Q(s, a)表示状态s下执行动作a的期望回报,V(s)表示状态s的平均值回报。优势函数Ad(s, a)表示在...
优势函数(Advantage Function)是Actor-Critic算法中的另一个重要概念。优势函数用来评估一个动作相对于其他动作的优劣程度。具体来说,优势函数定义为一个动作的值函数减去平均值函数,反映了通过采取该动作相对于平均水平能够获得的额外奖励。优势函数的引入可以帮助Actor更准确地评估动作的价值,从而提高策略改进的效果。 通...
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: ...
Actor-Critic模型有多种变种，其中最常见的是基于梯度的方法，如基准Actor-Critic算法和优势函数Actor-Critic算法。基准Actor-Critic算法通过引入一个基准函数来减小策略梯度的方差，提高算法的稳定性。优势函数Actor-Critic算法通过引入优势函数来估计动作的优势值，进一步优化策略的更新。Actor-Critic模型在强化学习中的应用 ...
可以将其称为TD误差δt。 在Actor-critic算法中,优势函数是由评论者网络产生的。 3、使用以下表达式评估梯度: 4、更新策略参数θ 5、更新基于评价者的基于价值的RL(Q学习)的权重。 δt等于优势函数。 6、重复1到5,直到找到最佳策略πθ。 引用 作者:Dhanoop Karunakaran deephub翻译组...