论文发表在AAAI2022,通过将Stackelberg博弈的结构引入Actor-Critic框架,解决梯度循环问题,提升收敛速度。在若干经典的OpenAI gym环境中表现较好。 背景 Stackelberg博弈 Stackelberg博弈,又称为主从博弈。在双人一般和博弈场景下,存在一个Leader(L)与Follower(F),L先于F做决策,F会根据L的决策最大化自身收益,同样的L会预...
论文阅读《Adaptive Advantage-Guided Policy Regularization for Offline Reinforcement Learning》 来自ICML2024的offline RL论文 https://arxiv.org/abs/2405.19909论文提出了 Adaptive Advantage-Guided Policy Regularization (A2PR) 方法,用以平衡离线强化学习中过强的行为策略约束带… 杨依明发表于强化学习 MLSys 2021论...
我们的结果显示近期深度强化学习开发的一些技术,比如加入一个目标网络,可能也能获益于序列预测。 此论文的贡献总结如下:1)我们描述了强化学习中像 actor-critic 方法这样的方法能被应用于带有结构化输出的监督学习问题上,2)我们调查了新方法在合成任务以及机器翻译这样的真实世界任务上的表现与行为,展示了由 actor- c...
我们表明,最近在深RL中开发的一些技术,例如具有目标网络,也可能有益于序列预测。 该论文的贡献可归纳如下。 1)我们描述了如何将演员批评方法等RL方法应用于结构化输出的监督学习问题,以及 2)我们研究新方法在合成任务和机器实际任务中的性能和行为翻译,展示了由演员 - 评论家培训带来的最大可能性和REINFORCE的改进。
在论文中运用Actor-Critic算法,需要明确研究的问题和目标,选择合适的数据集和环境,并按照以下步骤进行: 一、问题定义与环境选择 首先,需要清晰地定义研究的问题和目标。例如,对于强化学习中的连续动作空间问题,Actor-Critic算法是一个有效的解决方案。接下来,选择一个合适的环境来模拟问题。环境的选择应该与实际问题相关...
摘要：无监督学习中的生成式对抗网络和强化学习中的 actor-critic 方法都是出了名的难以优化。两个领域的实践者都积累了大量的策略缓和这些不稳定性，并改进训练。在此论文中，我们表示 GAN 可被视为在 actor 不能影响 reward 的环境中的 actor-critic 方法。我们通过为每一类模型进行稳定训练来检阅这一策略，无...
论文笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85003758,https://zhuanlan.zhihu.com/p/131625682 ICML 2018 Abstract 无模型的深度RL算法已在一系列具有挑战性的决策和控制任务中得到证明。但是,这些方法通常面临两个主要挑战:极高的样本复杂度和脆弱的收敛性,这需要进行精细的超参数调整。这两个挑战都严重限制了此类方法...
AC算法(Actor-Critic算法)最早是由《Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems》论文提出,不过该论文是出于credit assignment problem设计了actor部分和critic部分,其中critic对actor获得的reward进行credit...
自创刊以来,期刊就以建设世界一流期刊为目标,邀请全球15个国家和地区极具影响力的汽车领域专家担任编委,并与著名出版集团施普林格(Springer Nature)合作,以国际高标准确保论文水平和出版质量。期刊每季度出版1期,读者已涉及72个国家和地区,目前最高单篇下载次数超过27000次。期刊已被EI、ESCI、Scopus收录。
自创刊以来,期刊就以建设世界一流期刊为目标,邀请全球15个国家和地区极具影响力的汽车领域专家担任编委,并与著名出版集团施普林格(Springer Nature)合作,以国际高标准确保论文水平和出版质量。期刊每季度出版1期,读者已涉及72个国家和地区,目前...