Actor的前向过程以状态作为输入,输出动作的概率分布;反向优化过程的目标是最大化状态-动作对的评估值。 对于第二个评估的部分:GAN中判别器的输入包含真实对象以及生成器输出,目标是最大化真实对象的分数并且最小化生成器输出的分数。Critic基于TD误差来优化自身,保证评价的准确性。 2. DDPG 我们知道在离散动作空间...
动作空间:包含 2 个离散动作: 向左施加推力; 向右施加推力。 奖励函数:每个时间步杆子保持直立,奖励为 +1。 终止条件: 杆子角度过大; 小车偏离屏幕边界。 Actor-Critic 算法通过学习状态的价值函数和策略网络,能够高效地解决这一控制问题,实现稳定的杆子平衡。 5. Actor-Critic 与 DQN 和策略梯度的比较 维度Acto...
Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况,如果是连续的需要换成定积分) V 是动作价值函数 QπQπ 的期望,π(s|a)π(s|a) 策略函数...
连续动作空间: Actor Critic 更适合处理连续动作空间,而 DDQN 主要用于离散动作空间。 样本效率: Actor Critic 通常在样本效率上优于 DDQN,因为它可以直接从环境中获取数据进行学习。 稳定性: 通过结合值函数和策略梯度,Actor Critic 在某些情况下比 DDQN 更稳定。 适应性: Actor Critic 可以更容易地适应环境...
Actor网络和Critic网络之间存在紧密的耦合关系。Critic网络为Actor网络提供反馈,帮助其改进策略。对于离散动作空间,Critic通常评估一系列动作的价值,而Actor则基于当前策略选择动作。对于连续动作空间,Critic网络可能评估动作价值或者状态价值,指导Actor网络调整动作的取值范围。
Q-learning 算法却不怎么适合解决连续动作空间的问题。因为如果动作空间是连续的,那么用Q-learning算法就需要对动作空间离散化,而离散化的结果会导致动作空间的维度非常高,这就使得Q-learning 算法在实际应用起来很难求得最优值,且计算速度比较慢。 2.1.2 Policy Gradient ...
Q-learning 算法却不怎么适合解决连续动作空间的问题。因为如果动作空间是连续的,那么用Q-learning算法就需要对动作空间离散化,而离散化的结果会导致动作空间的维度非常高,这就使得Q-learning 算法在实际应用起来很难求得最优值,且计算速度比较慢。 2.1.2 Policy Gradient ...
Q-learning 算法却不怎么适合解决连续动作空间的问题。因为如果动作空间是连续的,那么用Q-learning算法就需要对动作空间离散化,而离散化的结果会导致动作空间的维度非常高,这就使得Q-learning 算法在实际应用起来很难求得最优值,且计算速度比较慢。 2.1.2 Policy Gradient ...
Soft Actor-Critic (SAC)是一种强化学习算法,它通过结合离散型和连续型动作空间的方法,允许智能体在连续动作空间中获得高效的学习和执行。SAC是对确定性策略梯度算法和深度Q网络算法的进一步扩展,旨在解决高维、连续和多模态动作空间中的控制问题。 在传统的强化学习中,动作空间往往是离散的,例如在游戏中选择上、下、...
Q-learning 算法却不怎么适合解决连续动作空间的问题。因为如果动作空间是连续的,那么用Q-learning算法就需要对动作空间离散化,而离散化的结果会导致动作空间的维度非常高,这就使得Q-learning 算法在实际应用起来很难求得最优值,且计算速度比较慢。 2.1.2 Policy Gradient Policy Gradient 算法的核心思想是: 根据当前...