在上面最后推导出来的策略梯度算法中,我们得到了一个Qπθ(st,at)来表示当前策略π下对(st,at)的值,但该值是未知的,无法从已知轨迹中获取,我们需要一个额外的critic网络Qw来评估,即Qw(st,at)≈Qπθ(st,at)。 2. 算法流程 至此,我们有了actor网络πθ(用于产生动作)和critic网络Qw(用于评价动作)两个网...
并行Online-Actor-Critic算法 上面说到online版本的Actor-Critic算法由于每次训练时只有一个样本,因此会导致方差很大。但Online版本的算法又格外优雅,为了更好的使用Online版本算法,我们通常会使用同步并行机制或异步并行机制,增加每次更新的batch size,从而实现Online版本的Actor-Critic算法。 下面首先给出基本的Online Actor...
根据实验结果我们发现,Actor-Critic 算法很快便能收敛到最优策略,并且训练过程非常稳定,抖动情况相比 REINFORCE 算法有了明显的改进,这多亏了价值函数的引入减小了方差。 4. 总结 我们在本章中学习了 Actor-Critic 算法,它是基于策略和基于价值的方法的叠加。Actor-Critic 算法非常实用,往后像 DDPG、TRPO、PPO、SAC ...
总之，Actor-Critic算法就像是一位耐心的教练与敏锐的裁判的完美搭档，通过不断互动和反馈，引导智能体在未知的挑战中找到最佳的行动策略。尽管在实际应用中面临一些挑战，但其强大的适应性和学习效率使其成为许多复杂场景下的首选方案。四、强化学习的策略优化实践与未来趋势 强化学习，特别是其策略优化领域的两大重要方...
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: ...
在本节中,我们将详细讲解Actor-Critic算法的数学模型。我们将从以下几个方面进行讨论: 状态值函数(Value Function) 动作值函数(Action-Value Function) 策略梯度(Policy Gradient) 3.3.1 状态值函数(Value Function) 状态值函数是一个从状态到数值的函数,它表示从某个状态开始,按照某个策略执行动作,并在后续的环境...
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...
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: Actor:Actor 就是指的 Policy Function,是用来和环境交互,做出动作,可以理解为一个”表演者“。
Critic：Critic 就是式子中的 Q，是一个”评论者“的角色，用来评论 actor 所做出的动作实际能得到多少价值。使用 TD 方法来更新 Q 网络。Actor：Actor 就是指的 Policy Function，是用来和环境交互，做出动作，可以理解为一个”表演者“。使用actor-critic policy gradient 更新策略。我们可以把 Actor-Critic 算法...
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: ...