随机潜在演员评论家,Stochastic Latent Actor-Critic (SLAC)算法 是一种用于连续控制任务的自监督强化学习算法,由Google Brain提出。SLAC结合了自监督学习和深度强化学习,通过构建一个隐变量模型(Latent Variable Model)来捕捉环境的潜在状态,并使用这些状态来进行策略优化。SLAC特别适合于高维观测(如图像)和部分可观测的...
在策略梯度(Policy Gradient)中,了解了基于策略(Policy Based)的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不易收敛。 在价值学习(Value-Based)中,了解了基于价值学习DQN + TD算法实现强化学习方法基本思路。、 本篇来学习Policy Based和Value Based相结合的方法:Actor-Cr...
\nabla_{\theta}J(\theta)=\mathbb{E}_{S}\Big[\mathbb{E}_{A\sim\pi(\cdot|S;\theta)}\Big[g(S,A;\theta)\Big]\Big] \\应用上述结论,随机梯度上升来更新\theta: \theta\leftarrow\theta+\beta\cdot\textbf{g}(s,a;\theta) \\其中\beta是学习率。但是该方法仍然不可行,因为不知道动作价值...
综上所述，强化学习的策略优化技术不仅在传统领域持续深化应用，还在新兴领域和前沿研究中展现出巨大的潜力和活力。随着算法的不断优化和理论创新，强化学习将持续推动人工智能技术的边界，开启更多智能化应用的新篇章。
Actor-Critic 算法是强化学习中一种结合了策略迭代与价值迭代优点的集成方法。它通过将策略学习与价值学习融合,同时包含行动者(Actor)负责策略选择与评论家(Critic)关注价值评估,使得智能体在复杂环境中能够更高效地学习和适应。本文将深入探讨 Actor-Critic 算法的原理、实现细节,并通过代码实例展示如何在实践中应用该模...
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qπqπ。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...
简介:一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考。 一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 ...
简单来说,Actor-Critic算法是一种结合了策略梯度和值函数更新的强化学习方法。它由两个主要部分组成:Actor和Critic。Actor负责根据当前状态选择合适的动作,而Critic则负责评估状态和动作的值函数。通过将这两个部分结合起来,Actor-Critic算法能够高效地处理连续动作空间和复杂环境。 在具体应用方面,Actor-Critic算法已经...
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...
而我们所要学习的策略ππ,就是关于 state s 的函数,返回所有 actions 的概率。 我们知道,agent 的目标是最大化所能得到的奖励(reward),我们用 reward 的期望来表达这个。在概率分布 P 当中,value X 的期望是: 其中Xi 是 X 的所有可能的取值,Pi 是对应每一个 value 出现的概率。期望就可以看作是 value ...