PPO是当今RL算法中效果最显著最稳定的算法之一,也在诸多的RL算法paper中被当作baseline进行比较( )。PPO的原paper中提出了两种公式,第一种是基于TRPO进行改进的PPO-Penalty,使用了一个KL散度惩罚项;第二种就是基于剪裁的PPO-Clip。由于后者的性能和泛用性完爆前者,绝大部分paper提到PPO也默认是后者,因此本文只对...
笔者在一开始学习ActorCritic时看到的代码是将actor与critic分开定义,各自用单独的optimizer,使用单独的learning rate的。但是在查阅热门的开源强化学习库时发现,它们的实现要么是只有ActorCritic合并的方式,要么是合并和分开的方式都支持。在好奇下我便想探索一下这两种实现的优劣。 代码实现 分开定义actor和critic class ...
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...
Actor-Critic是RL的一种DDPG模型,其结合value-based和policy-based两类强化算法。Actor基于概率选择行为,Critic基于Actor的行为评判行为的得分,Actor根据Critic的评分修改选择行为的概率。 具体来说,Actor是一个神经网络,用于学习动作,输入state,经过神经网络Actor输出action。Critic是一个神经网络,用于预测在这个状态下的...
基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的函数通过找到最优值函数来隐式地找到最优策略。基于策略的RL在高维和随机的连续动作空间以及学习随机策略方面非常有效。同时,基于价值的RL在样品效率和稳定性方面表现出色。
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,通过与环境的交互来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习强调通过奖励函数评估学习体(agent)的行为效果,从而迭代优化行为策略。学习体通过执行动作并接收环境给予的即时反馈,学习如何在特定环境中最大化累计奖励。试错学习的重要性体现在这一过程中...
基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的函数通过找到最优值函数来隐式地找到最优策略。基于策略的RL在高维和随机的连续动作空间以及学习随机策略方面非常有效。同时,基于价值的RL在样品效率和稳定性方面表现出色。
基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的函数通过找到最优值函数来隐式地找到最优策略。 基于策略的RL在高维和随机的连续动作空间以及学习随机策略方面非常有效。 同时,基于价值的RL在样品效率和稳定性方面表现出色。
基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的函数通过找到最优值函数来隐式地找到最优策略。 基于策略的RL在高维和随机的连续动作空间以及学习随机策略方面非常有效。 同时,基于价值的RL在样品效率和稳定性方面表现出色。
policy iteration & value iteration: RL 实践(2)—— 杰克租车问题【策略迭代 & 价值迭代】 Q-Learning系列 & Sarsa系列: RL 实践(3)—— 悬崖漫步【QLearning & Sarsa & 各种变体】 DQN系列: RL 实践(4)—— 二维滚球环境【DQN & Double DQN & Dueling DQN】 从本文开始我们把重点放在 Policy-Grad...