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...
\[ \theta\gets\theta +\alpha\delta\nabla_{\theta}\log\pi\left(A_t|S_t,\theta\right) \] 为了充分利用ac方法可以减小策略梯度的方差,同时弥补普通的ac算法中策略梯度存在较大偏差的缺点,Shulman在博士论文中提出一种GAE的方法。 1.3 GAE算法 GAE的方法是对优势函数进行估计。 上一节中,我们已经介绍了...
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...
-1- 中国科技论文在线 自适应重要采样 Actor-Critic算法 冯涣婷 中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州(221116) 摘 要:在离策略 Actor-Critic(AC)强化学习中,虽然 Critic使用重要采样技术可以减小值函 数估计的偏差,但是重要采样方法没有考虑估计的方差,算法性能倾向于不稳定。为了减小 估计方差,提出一种自适应...
GAE这篇论文里提到了AC is biased，这是我发现这个问题的缘由。同时，GAE这篇文章中提到了undiscounted ...
基于Tile Coding编码和模型学习的Actor-Critic算法.pdf,第41卷 第 6期 计算机科学 VoI.41No.6 2014年 6月 Computer Science June2014 基于 TileCoding编码和模型学习的Actor-Critic算法 金玉净 朱文文 伏玉琛 刘全 (苏州大学计算机科学与技术学院 苏州215006) 摘要
Jiang, N., Kakade, S. M., & Sun, W. (2019). Reinforcement learning: Theory and algorithms...
Agent:然后用这个Value值来policy gradient,更新policy。 用更新了的policy再去环境互动。 代码 看莫烦python的代码 Reference Actor-Critic Algorithmshttps://proceedings.neurips.cc/paper/1999/hash/6449f44a102fde848669bdd9eb6b76fa-Abstract.html 李宏毅 Actor-Critic相关视频...
强推!MPC+强化学习中英字幕18讲,强化学习Actor Critic模型预测控制,人类水平性能的自主视觉无人机,动态系统和仿真、最优控制、策略梯度方法共计21条视频,包括:Actor Critic 模型预测控制、1.Lecture1-介绍Introduction - Joschka Boedecker 和 Moritz Diehl1、2.lectu
论文笔记:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55307499 Arxiv:https://arxiv.org/pdf/1802.09477.pdf ICML 2018(TD3) Abstract 在基于价值的RL方法(例如深度Q学习)中,已知函数近似误差会导致高价值估计和次优策略。我们表明,这个问题在actor-critic设置中仍然存在,并提出了新颖的机制以最小化它对actor和critic的影响。