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 advantage,而计算 advantage 前面我们已经推导过了 就是用 value function 来近似计算 advantage 见式(1.10),这里再算法的第四行也可以看到。 在实际实现过程中 value function 我们是通过神经网络等监督学习的方法来拟合出一个近似的 value ...
在熵正则强化学习中,==智能体在每一次状态转移的时候会有一个和当前时间步策略的熵(也就是动作的概率分布)成比例的反馈==。这样做的目的就是让策略随机化,即输出的每一个动作的概率尽可能分散,而不是集中在一个动作上。 DDPG得到的是一个确定性策略,也就是说这个策略对于一种状态只考虑一个最优的动作。而SA...
Actor-Critic模型在强化学习中的应用 Actor-Critic模型在强化学习中有广泛的应用。例如，在机器人控制和游戏玩法等领域，Actor-Critic模型可以通过与环境的交互来学习最优策略，实现自主决策和智能行为。此外，在金融交易和资源管理等领域，Actor-Critic模型也可以用于优化决策策略，提高系统的效益和性能。综上所述，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...
图1: 不同强化学习环境对应的状态量 为解决上述两个问题,一种解决方案即为Q表格参数化,使用深度神经网络拟合动作价值函数 $q_\pi$。参数化可以解决无限状态下的动作价值函数的存储问题,因为算法只需记住一组参数,动作价值函数的具体值可根据这一组参数算出。同时,参数化也有助于缓解因某些状态访问次数少而导致的...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为 $[状态个数,动作个数]$ 的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫...
Actor的学习本质上就是 PG 的更新,只不过在 AC 中更新的权重变成了 TD-Error。在上一篇 介绍 REINFORCE算法文章中已经详细讲过,传送门强化学习——REINFORCE 算法推导与代码实现 。在此不再赘述。 def learn(self, state, action, td_error): ...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为[状态个数,动作个数]的二维数组。在一些简单的强化学习环境中,比如迷宫游戏中(图1a),迷宫大小为...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为 [状态个数,动作个数][状态个数,动作个数][状态个数,动作个数] 的二维数组。在一些简单的...
一、强化学习：智能的自我进化之路的深度剖析 想象你正在教一只小狗学会握手。每次它正确地将爪子放到你手中时，你会给予一块美味的狗饼干作为奖励；而如果它没能完成任务，你只是轻轻摇头，不给予任何奖励。通过这样的重复互动，小狗开始逐渐理解什么样的行为会得到奖励，进而更频繁地展示握手的动作。这个过程，简而言...