我们知道,基于值的方法Value-based通过神经网络来预测动作的Q值,其目标函数是TD误差;基于策略的方法Policy-based(没有基准函数的版本)直接通过神经网络基于输入的状态预测动作的概率分布,即直接优化策略,其目标函数累积收益加权的交叉熵。Actor-Critic将两者进行了融合,也就是说,Actor-Critic是一种既基于值又基于策略的...
RL中的价值学习和策略学习分别基于不同的思路完成对 agent 的自动控制,而actor-critic将两者结合在一起,策略网络扮演运动员的角色,价值网络扮演裁判的角色,分别训练,得到较为满意的结果。
首先我们需要清楚两个网络的目的,有了目的也就是目标target,就可以定义loss,结合实际期望的输出(label)就可以进行训练了。 policy network :他的作用是为了产生更好的动作,进而让状态价值最大化 value network :他的作用是为了更好地评价一个 动作的质量,他的目标是能逼近上帝视角的评判,但我们获取不到上帝视角的...
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...
假设我们用网络参数化函数Vθ(s)来估计策略π对应的值函数,认为Vθ(s)是Vπ(s)的近似函数,就可以用时序差分误差作为Vθ(s)的学习目标(采取动作后的即可回报+采取动作后的状态值函数-当前时刻的状态值函数),也就是td_error。 δθ = Rt + γ
Actor-Critic 算法的核心在于通过两个独立的神经网络——评论家(Critic)与行动者(Actor)——协同工作。评论家网络评估动作的价值,而行动者则根据当前策略选择动作。算法的目标是优化策略,使得最终的选择既能够获得较高的即时奖励,又能根据评论家的评估提升长期价值。 评论家网络 评论家网络通常采用深度神经网络,输入可以...
网络架构 DDPG算法采用两个神经网络,Actor 和Critic。两个网络都包含两个隐藏层,每个隐藏层包含400个节点。隐藏层使用ReLU (Rectified Linear Unit)激活函数,而Actor网络的输出层使用tanh激活函数产生范围为-1到1的动作。Critic网络的输出层没有激活函数,因为它直接估计q函数。
为了解决如上两个问题,Mnih 等人提出了深度Q网络 (Deep Q-Network,DQN),其本质上是Q-learning算法,但使用深度学习网络拟合Q函数,解决了无限状态下的动作价值函数存储问题,同时采用经验重现(Experience Replay)和固定Q目标(Fixed-Q-Target)两个创新点来解决上述两个问题。
Actor-Critic算法由两个主要组件组成：一个是策略网络（Actor），另一个是值函数网络（Critic）。策略网络根据当前状态选择动作，并输出对应动作的概率分布。而值函数网络则评估每个状态-动作对的价值，即预期回报。这两个网络相互配合，通过反馈调整参数来不断改进策略和值函数的准确性。要实现一个高效的强化学习训练...
DDPG算法通过结合两个神经网络,结合了基于策略和基于值的方法的优势:行动者网络(Actor network)决定给定当前状态下的最佳行为,批评家网络(Critic network)估计状态-行为值函数(Q-function)。这两种网络都有目标网络,通过在更新过程中提供一个固定的目标来稳定学习过程。