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…
This post is for understanding purpose, containing only the theoretical part of Actor-Critic Reinforcement Learning for Control With Stability Guarantee, mainly focusing on how to derive the stabili…
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...
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...
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。 背景 我们考虑在给定输入X的情况下学习产生输出序列 Y =(y1,...,yT),yt∈...
《Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments》论文解读 MADDPG原文链接 OpenAI blog DDPG链接目录一、摘要二、效果展示三、方法细节 问题分析 具体方法 伪代码 网络结构四、实验结果五、总结附录 Proposition 1 一、摘要 文章探索了多智能体(multi-agent)领域的强化学习方法。 ...
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。
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...
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...
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...