由于DDPG采用的是off-policy的方式训练的确定性策略网络,如果智能体采用on-policy的方式去探索,那么训练刚开始的时候就无法广泛尝试不同的动作从而找到有利于学习的状态转移。为了使DDPG策略更好地碳素哟,我们需要在训练过程中向动作中添加噪声(因为动作空间是连续的)。DDPG原文中推荐采用时间相关的OU-noise,但是实践中...
Deterministic actor-critic与它的兄弟姐妹不同, 它不需要任何处理天然是off-policy的 因为前面的算法之所以是on-policy的, 是因为他们的目标函数梯度需要随机变量Action的分布, 而Action的分布需要从target policy中得到, 所以除非用 Importance sampling 处理 它一定是on-policy的 而Deterministic actor-critic中Action是s...
Off-policy actor-critic 到目前为止介绍的 AC 的方法,都是 on-policy 的。如果之前有一些经验了,我们想用这些经验怎么办呢?我们可以用 off policy 的 actor-critic 的方法。接下来会介绍重要性采样 important sampling 来把 on-policy 的算法转化成一个 off policy 的算法。 重要性采样 如果 ,通过 下面采样...
Off-policy REINFORCE算法是一个on-policy算法，每次改变策略时都需要重新采集样本，因此样本利用效率低。...
先是分析了把actor-critic变成off-policy的过程中需要做的修正,主要是importance sampling和V-trace,以及即使这样也会产生误差。然后就说把off-policy的数据混合on-policy的数据一起训练缓解节这个问题,并在此基础上还加了个trust region的限制。最后混在一起成了个off-policy actor-critic方法。
Stochastic vs. deterministic policy.SAC通过最大熵目标来学习随机策略。熵同时出现在策略和价值函数中。在策略中,它可以防止策略方差过早收敛(等式10)。在价值函数中,它通过增加导致高熵行为的状态空间区域的价值来鼓励探索(等式5)。为了比较策略的随机性和熵最大化对性能的影响,我们比较了SAC的确定性变体——没有...
定义确定性策略表示形式，并解释其梯度计算。确定性Actor-Critic方法天然为Off-policy方法，目标函数梯度不依赖于行动分布，因此无需使用重要性采样。伪代码展示DPG算法。总结，Actor-Critic方法通过结合策略梯度和策略评估，解决了强化学习中的关键问题，并通过多种变体适应不同场景，实现更高效的学习过程。
Soft Actor-Critic(SAC)是一种优化随机策略的off-policy方法,结合了随机策略方法和DDPG-style方法。它不能算是TD3的直接改进算法,但它使用了很多TD3(Twin Delayed DDPG)的trick,比如clipped double-Q,并且由于SAC策略固有的随机性,它还受益于target policy smoothing之类的trick。 SAC主要包括三个部分:Actor、Critic...
: 这是利用 Policy 计算出来的 Action : 这是从 Replay Buffer 取到的 Sample 类似 , 我们也需要有一个神经网络, 来生成Q值, 这里 , 它在算法中的训练方法和 类似, 也可以采用 Bootstrap 的方法。 算法 Off policy AC 利用现有 Policy 生成 Transitions, 放入Replay Buffer ...
那些回答说：“因为使用replay buffer所以就是off-policy“的同学逻辑反了，是因为算法本身是off-policy，...