论文分享:Stackelberg Actor-Critic: Game-Theoretic Reinforcement Learning Algorithms 强化学习实验室 官网:http://rl.beiyang.ren 来自专栏 · 顶会论文分享 59 人赞同了该文章 论文发表在AAAI2022,通过将Stackelberg博弈的结构引入Actor-Critic框架,解决
Many actor-critic algorithms build on the standard, on-policy policy gradient formulation to update the actor many of them also consider the entropy of the policy, but instead of maximizing the entropy, they use it as an regularizer incorporating off-policy samples and by using higher order vari...
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...
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
第三篇:《Soft Actor-Critic Algorithms and Applications》 这篇论文在第二篇的基础上彻底吸收了DDPG和TD3的优势,简化了网络结构,提出了动态修改超参数 αα 的方法,是最终版本的SAC。一、基本问题强化学习可以用来优化确定性策略和随机策略。但是目前大多数主流算法(DDPG、TD3、PPO等等)最终都是优化了一个确定性...
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...
-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...
他还有俩篇论文比较有意思:Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration;Benchmarking Batch Deep Reinforcement Learning Algorithms。 扩展阅读 论文代码:https://github.com/sfujim/TD3 作者为了验证论文的复现性,参考了2017年Henderson, P的文章实验了很多随机种子。
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。
SoftActor-Critic SoftActor-CriticDemystified spinningupsac ReinforcementLearningwithDeepEnergy-BasedPolicies SoftActor-CriticAlgorithmsandApplications ProbabilisticGraphicModel SVI 张楚珩:【强化学习算法10】SQL 黄伟:SoftQ-Learning论文阅读笔记 深度解读SoftActor-Critic算法...