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...
提出第一个离线的演员评论家算法,名字叫做Off-PAC算法,是Off-Policy Actor-Critic的缩写。 提供了离线策略梯度理论以及Off-PAC的收敛证明。 提供了一组实验上的比较,在三个标准离线问题上展示了Off-PAC超越了其他的算法 算法推导 这篇文章的值函数: 它和我们常见的带有discount的值函数并不相同,不过也用了类似的想...
4. From Soft Policy Iteration to Soft Actor-Critic 可以从策略迭代方法的最大熵变体开始,得出我们的异策SAC算法。我们将首先介绍该推导,验证相应算法从其密度类别收敛到最优策略,然后根据此理论提出一种实用的深度RL算法。 4.1. Derivation of Soft Policy Iteration 我们将从推导soft策略迭代开始,这是一种用于学...
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...
Onpolicy与Offpolicy：策略梯度方法通常是Onpolicy的，但通过重要性采样可以将其转化为Offpolicy方法。重要性采样：在目标函数中引入行为策略β和目标策略π，通过重要性采样估计期望值，从而实现对Offpolicy的学习。算法实现：Offpolicy ActorCritic算法的伪代码展示了如何使用行为策略β生成的数据进行优化。Deter...
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。
为什么要做这个呢?因为想做off-policy。off-policy中用策略β \betaβ来产生数据(相当于分布p 1 p_1p1),用策略π \piπ作为target policy(相当于分布p 0 p_0p0)。用重要性采样来实现这个目的。 2.重要性采样 如下图所示可以通过估计E X ～ p 1 [ f ( X ) ] E_{X～p_1}[f(X)]EX...
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。
Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:1205.4839, 2012.T.Degris , M.White , R.S.Sutton . Off-policy actor-critic. International Conference on Machine Learning; Scotland, UK; 2012.T. Degris, M. White, and R. S. Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:...
强化学习之SAC(soft actor-critic)算法 PPO算法是目前最主流的DRL算法,但是PPO是一种on-policy算法,存在sample inefficiency的缺点,需要巨量的采样才能学习。DDPG及其拓展是面向连续控制的off-policy的算法,相对于PPO来说更sample efficient,但是它存在对其超参数敏感,收敛效果差的问题。SAC算法是面向最大熵强化学习开发....