图1-1 基于V值估计的Actor-Critic算法流程 对Q值Critic 其实除了对V值进行评判之外,还有一种对Q值进行评估的AC算法。那么此时Critic的目标函数就转化为Q值的TD误差,即: J_{Q}= (R_t+ \gamma Q(S_{t+1}, A_{t+1}) - Q(S_t, A_t))^2 \tag{1-3} 而对于Actor网络则是希望对应动作的Q值最...
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...
这就是 Actor-Critic 算法的流程啦,让我们来用代码实现它看看效果如何吧! 3. Actor-Critic 代码实践 我们仍然在 Cartpole 环境上进行 Actor-Critic 算法的实验。 import gymimport torchimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport rl_utils 定义我们的策略网络 Policy...
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法,包括两部分,演员(Actor)和评价者(Critic),跟生成对抗网络(GAN)的流程类似: 演员(Actor)是指策略函数 $\pi_{\theta}(a|s)$,即学习一个策略来得到尽量高的回报。用于生成动作(Action)并和环境交互。 评论家(Critic)是指...
以下将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: 首先,我们需要初始化Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)。Actor网络负责生成环境交互的行动,而Critic网络则用于评估这些行动的价值。通常,这两个网络都是深度神经网络,参数分别表示为θ和ω。 2. 环境交互: 在每个时间步,Actor网络根据当前状态s生成一个...
1、更新流程 本次代码我们还是采用 CartPole-v1 环境,在 REINFORCE算法中,agent 需要从头一直跑到尾,直到最终状态才开始进行学习,所以采用的回合更新制。 在AC中agent 采用是每步更新的方式。如下图所示 对于每一个 episode 流程如下,智能体每走一步都要分别更新 Critic 和 Actor 网络。注意:我们...
3. Actor-Critic算法流程 这里给一个Actor-Critic算法的流程总结,评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 算法输入:迭代轮数TT,状态特征维度nn, 动作集AA, 步长α,βα,β,衰减因子γγ, 探索率ϵϵ, Critic网络结构和Actor网络结构。
整个流程：1. actor 用策略 π 与环境做互动收集资料 2.使用 TD 更新 V 3. policy gradient 更新策略 π 4. 形成新的策略actor π`, 一直重复123步 tip1: actor π(s) 和 critic Vπ(s) 的参数可以共享 在advantage actor-critic中我们要训练actor和critic这两个网络，两个网络都是输入状态s，来输出...
2 算法流程# 在演员-评论员算法中的策略函数(演员)πθ(a|s)a|s和值函数(评论员)Vϕ(st)Vϕ(st)都是待学习的函数。 在每步更新中,一方面需要更新参数ϕϕ使得值函数Vϕ(st)Vϕ(st)接近于估计的真实回报^G(τt:T)G^(τt:T). 这个真实回报是演员在当前环境stst下执行动作atat后得到的即...
通过公式推导,包括策略梯度算法、优势函数和状态价值/动作价值损失函数,实现策略和价值网络的模型定义和更新。在 Pytorch 中定义 Actor 和 Critic 模型,通过动作选择、模型更新流程协同工作。TensorFlow 实现案例包括加载环境、模型构建和训练流程,展示在 CartPole 环境中的表现。关键函数实现和模型训练细节着重讨论,以及通过...