1 Policy Gradient 改进思路回顾 我们先来简单复习一下前面一节课中讲过的 policy gradient 算法的基本流程: Policy gradient 算法的流程也非常简单,Step 1 就是用当前的 policy 去采样数据,Step 2 就是根据这些数据就可以估计出 reward function 的梯度,Step 3 用梯度来更新 policy 得到一个更好的 policy,如此...
上一篇: 岁月静好:【Policy Gradient算法系列一】从PG到REINFORCE1. Actor-Critic基本结构从上文 【从PG到REINFORCE】中,我们知道,策略梯度的推导为: \begin{aligned} abla_\theta J(\pi_\theta)&=\mathb…
1、算法思想 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...
这样就得到了 Actor-Critic Policy Gradient。把 Value Function 和 Policy Function 两者结合起来的一中算法。其包含两个成分: Actor:Actor 就是指的 Policy Function,是用来和环境交互,做出动作,可以理解为一个”表演者“。 Critic:Critic 就是式子中的 Q...
1. 使用Critic提升Policy Gradient 首先我们还是回顾一下之前提到的REINFORCE算法: image.png 在这个算法的第二步骤里面我们引入了“reward to go”这一项,该 表示了从当前的时间步t开始,所有的reward的期望之和。 image.png 我们可以把这个由casuality引出的期望称之为“true expected reward-to-go”, 之所以我们这...
强化学习教程3-actor-critic：value函数估计和policy gradient 本文探讨了在强化学习（RL）中，bias和variance的作用，以及如何通过权衡它们来优化学习算法。特别地，文章详细阐述了value function的估计方法，政策梯度（policy gradient）中的单纯基于政策的方法，以及结合actor-critic方法的策略。学习内容源自UCL ...
自然会有一个策略模型，这里称作为Actor，它的输入是当前的状态信息state，输出为动作action。如果没有...
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。使用importance...
为了导出 Actor-Critic 算法,必须先了解Policy Gradient 算法是如何一步步优化策略的。 image.png 如上图所示, 最简单的Policy Gradient 算法要优化的函数如下: 其中 要根据 Monte-Carlo 算法估计,故又可以写成: 但是这个 方差会比较大,因为 是由多个随机变量得到的,因此,我们需要寻找减少方差的办法。
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