今天我们会来说说强化学习中的一种结合体 Actor Critic (演员评判家), 它合并了 以值为基础 (比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法. 注: 本文不会涉及数学推导. 大家可以在很多其他地方找到优秀的数学推导文章. 因为本文原作是一段短视频介绍. 所以首先放视频链接:...
Temporal-difference learning: 用TD方法来估计qt, 使用这个方法的就称为Actor-Critic 下面是伪代码; 在第t步, 首先根据当前状态st和策略来生成一个action即at, 以及奖励rt下一个状态st+1 然后再根据st+1和策略生成一个action 即at+1 这样就得到了一个序列(st, at, rt, st+1, at+1) 在Critic也就是策略...
推导可得策略的梯度，如下:\nabla J(\theta)=E_{\tau\sim\pi_\theta(\tau)}[(\sum_{t=1}^{...
我们可以想像,Policy Gradient 就像一个演员(Actor),它根据某一个状态s,然后作出某一个动作或者给出动作的分布,而不像Q-learning 算法那样输出动作的Q函数值。 2.1.3 Actor Critic Actor-Critic 是Q-learning 和 Policy Gradient 的结合。 为了导出 Actor-Critic 算法,必须先了解Policy Gradient 算法是如何一步步优...
视角一：从Q-Learning过渡到Actor-Critic 经典的Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在状态s下执行a动作后，执行greedy策略的期望收益，另外一部分是在决定执行哪一个动作的时候，把每个候选的a代入到Q(s,a)，求出具体的值后，根据e-greedy策略来选择其中一个a作为真正执行的动作。这里用到的e-...
Actor-Critic算法分为两部分,我们分开来看actor的前身是policy gradient他可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
强化学习基础篇[3]:DQN、Actor-Critic详细讲解 1.DQN详解 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中,我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中,需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值,即一个大小为 [状态个数,动作个数][状态个数,动作个数][_牛客网_
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...
仔细观察,可以发现 Q-learning 中 evaluation 的更新也可以写作: ,即相当于把 policy iteration 改为 value iteration。 n-step return 之前列出的算法称为 one-step TD-based method。也可以取 TD-based method 和 MC-based method 两者之间,即利用 n epoches 信息来更新对值函数的估计,对于 n-step return ...
强化学习(Reinforcement Learning,RL)是一种让智能体(agent)在与环境交互的过程中学习如何做出最优决策的方法。在强化学习中,智能体通过尝试不同的行动并观察环境的反馈来学习。强化学习的关键在于找到一个合适的策略,使智能体在与环境交互的过程中最大化累积奖励。策略梯度(Policy Gradient)算法是一种广泛应用于强化学...