Policy gradient 算法的流程也非常简单,Step 1 就是用当前的 policy 去采样数据,Step 2 就是根据这些数据就可以估计出 reward function 的梯度,Step 3 用梯度来更新 policy 得到一个更好的 policy,如此循环迭代下去。 观察在上图中的梯度表达式: ∇θJ(θ)≈1N∑i=1N(∑t=1T∇θlogπθ(ai,t|si,...
我们首先介绍最简单的batch-mode的actor-critic算法,该方法是在reinforce算法上引入一个critic的直接拓展.其基本流程如下所示 \begin{equation} \begin{array}{l}{\text { 1. sample }\left\{\mathbf{s}_{i}, \mathbf{a}_{i}\right\} \text { from } \pi_{\theta}(\mathbf{a} | \mathbf{s})(...
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:我们需要先更新Criti...
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 gym import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import rl_utils 1. 2. ...
以上是 A3C 的算法部分,下面从coding的角度来看待这个算法: 基于python+Keras+gym 的code 实现,可以参考这个 GitHub 链接:https://github.com/jaara/AI-blog/blob/master/CartPole-A3C.py 所涉及到的大致流程,可以归纳为: 在这其中,最重要的是 loss function 的定义: ...
REINFORCE算法是一个on-policy算法，每次改变策略时都需要重新采集样本，因此样本利用效率低。使用importance...
AC算法(Actor-Critic)架构可以追溯到三、四十年前, 其概念最早由Witten在1977年提出,然后Barto, Sutton和Anderson等在1983年左右引入了actor-critic架构。AC算法结合了value-based和policy-based方法,value-based可以在游戏的每一步都进行更新,但是只能对离散值进行处理;policy-based可以处理离散值和连续值,但是必须等到...
Policy Gradient经典算法REINFORCE的基本思路是，用pi(s,a)来直接决定在s状态下，选择动作a的概率。每次学习的时候，在s状态采取动作a，然后follow当前policy一条路走到黑，看看最后的return是多少。如果return不错，那么把pi(s,a)的值稍微加大一点，鼓励下次继续选择动作a。但是每当现有policy稍微一迭代更新，在s状态...
下面我们将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: Actor-Critic算法首先需要初始化两个模型,一个是Actor,负责生成策略;另一个是Critic,负责评估策略。Actor通常是一个神经网络,其输出是动作的概率分布;Critic也是一个神经网络,其输出是状态值函数或者优势函数。 2. 交互与观察: 算法开始与环境进行交互,...