深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-po...
我们最早学习的两种DRL算法,是基于价值的DQN算法和基于策略的PG算法。 value-based:DQN 基于价值的算法 value-based方法使用神经网络来拟合价值函数,例如DQN的Q网络,输入当前时刻的状态s,输出为在状态s下,采取每个动作的Q值。之后我们可以采取一些策略例如ε-greedy来根据Q值选择动作。 Q网络的优化方法也比较直接,采用...
之前在强化学习分类中,我们提到了Policy-based与Value-based两种方式,然而有一种算法合并了Value-based (比如 Q learning) 和 Policy-based (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法,就是Actor-Critic方法 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...
强化学习，特别是其策略优化领域的两大重要方法——梯度算法和Actor-Critic算法，为智能系统提供了在复杂环境中学到最优行为策略的强大工具。梯度算法直接在策略参数空间中探索，通过梯度上升/下降来优化策略，而Actor-Critic算法通过分离策略决策（Actor）和价值评估（Critic）的角色，实现了策略学习的高效性和准确性。这些...
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 算法比喻为：Actor在台上跳舞，一开始舞姿并不好看，Critic根据Actor的舞姿打分。Actor通过Critic给出的分数，去学习：如果Critic给的分数高，那么...
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...
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: ...
Actor-Critic是RL的一种DDPG模型,其结合value-based和policy-based两类强化算法。Actor基于概率选择行为,Critic基于Actor的行为评判行为的得分,Actor根据Critic的评分修改选择行为的概率。 具体来说,Actor是一个神经网络,用于学习动作,输入state,经过神经网络Actor输出action。Critic是一个神经网络,用于预测在这个状态下的...
4.Actor-Critic 算法的应用案例 Actor-Critic 算法在许多领域都有广泛应用,例如机器人控制、自动驾驶等。在这些应用中,智能体需要根据环境动态和任务要求,实时调整自己的行为策略。Actor-Critic 算法能够有效地解决这类问题,提高智能体的性能。 5.结论 本篇文章介绍了 Actor-Critic 算法,并展示了如何将其与 Matlab ...