1 Introduction to Actor-Critic Algorithms 回顾在 REINFORCE 中, 我们的 policy gradient 的形式是 ∇θJ(θ)≈1N∑i=1N∑t=1T∇θlogπθ(ai,t∣si,t)Q^i,t. 这里的 Q^i,t 是我们对从 si,t 开始采用 ai,t 的reward 的估计. 这里的估计方式是 Monte Carlo 的方法: 通过将单个 trajectory...
由于其推导过程比较复杂,具体可以参考博客PG Algorithms。 伪代码 图4-1 SAC算法流程 5. 总结 本章主要介绍了既基于值又基于策略的一种解决强化学习问题的思想Actor-Critic。我们可以发现,Actor-Critic可以说是对之前介绍的强化学习算法进行了融合,包括DDPG中使用的目标网络来源于DQN,TD3中的截断Double Q-learning...
Soft Actor-Critic(SAC)是一种最先进的强化学习算法,属于Actor-Critic方法的变体。它特别适合处理连续动作空间,并通过引入最大熵(Maximum Entropy)强化学习的思想,解决了许多传统算法中的稳定性和探索问题。 二、SAC 背景与核心思想 1. 强化学习的挑战 探索与利用的平衡:传统算法在初期探索新策略与后期利用已有最优策...
深入了解 Actor-Critic 算法对读懂目前深度强化学习的研究热点大有裨益。 10.5 参考文献 [1] KONDA, V R, TSITSIKLIS J N. Actor-critic algorithms [C]// Advances in neural information processing systems, 2000. Prev « 策略梯度算法 Next TRPO 算法 »...
算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤,常用于计算、数据处理和自动推理。C++ 算法库(Algorithms library)为 C++ 程序提供了大量可以用来对容器及其它序列进行算法操作的函数。这些组件可以为函数或函数模板,大部份由头文件 <algorithm> 提供,一小部份位于 <numeric>、&... ...
lec-6-Actor-Critic Algorithms 从PG→Policy evaluation 更多样本的均值+Causality+Baseline 减少variance 只要拟合估计Q、V:这需要两个网络 Value function fitting(即策略评估) 近似: MC evaluation 一种更好的方法:自举 从evaluation→AC 拟合V进行评估,提升policy ...
algorithms. Here, w e pro vide an alternativ e in terpretation of the form ula in Theorem 1, as an inner pro duct, and th us deriv e a di�eren t set of algorithms, whic h readily generalize to the case of an in�nite space as w ell. F or an y � 2 R n , w e ...
在实际应用中，Actor-Critic方法的核心在于设计网络架构和选择批数据采样模式。通常情况下，共享网络架构易于训练且稳定，但可能面临冲突问题。批数据采样模式的选择则取决于是否采用同步或异步更新策略，以及是否能有效降低方差。为提高Actor-Critic方法的性能，我们引入了行动相关的baseline，通过调整目标函数的...
在2022年的AAAI会议上，一篇论文提出了Stackelberg Actor-Critic（SAC）算法，它将Stackelberg博弈的原理应用于强化学习，以解决Actor-Critic框架中的梯度循环问题，从而加快收敛速度。在OpenAI gym的多个经典环境中，SAC展现出良好的性能。Stackelberg博弈描述了一种双人博弈，其中一方（Leader，L）先行动，另一方...
Lecture 6: Actor-Critic Algorithms 技术标签: CS294-112 课程笔记improve the policy gradient 在如下计算gradient 的公式中, 只用到了一个trajectory 的数据,但实际情况非常复杂,所以需要使用期望: 所以将后面那个求和项用如下期望替代: baseline 设为 的期望 ,表示平均的收益概念。减去baseline之后,变为如下等式: ...