图1-1 基于V值估计的Actor-Critic算法流程 对Q值Critic 其实除了对V值进行评判之外,还有一种对Q值进行评估的AC算法。那么此时Critic的目标函数就转化为Q值的TD误差,即: J_{Q}= (R_t+ \gamma Q(S_{t+1}, A_{t+1}) - Q(S_t, A_t))^2 \tag{1-3} 而对于Actor网络则是希望对应动作的Q值最...
Actor-Critic算法流程的推导 Actor-Critic算法结合了策略梯度方法(Policy Gradient)和值函数估计,核心是通过Actor(策略函数)选择动作,通过Critic(值函数)评估这些动作,并相互协作改进。以下是基于数学公式推导的算法流程。 1. 强化学习的优化目标 目标是最大化累积折扣奖励的期望: 其中: :策略函数,表示在状态 s 下选择...
以下是 Actor-Critic 的具体算法流程: (1). 初始化: - 初始化策略网络(Actor)和价值网络(Critic)及其参数。 - 设置优化器和超参数(学习率、折扣因子 \gamma、隐藏层大小等)。 (2). 交互采样: - 在每个训练回合,从环境中采样一条轨迹: - 根据当前策略 \pi_{\theta}(a|s) 选择动作 a; - 执行动作,...
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法,包括两部分,演员(Actor)和评价者(Critic),跟生成对抗网络(GAN)的流程类似: 演员(Actor)是指策略函数 $\pi_{\theta}(a|s)$,即学习一个策略来得到尽量高的回报。用于生成动作(Action)并和环境交互。 评论家(Critic)是指...
接下来让我们总体看看 Actor-Critic 算法的流程吧! 初始化策略网络参数 θ ,价值网络参数 ω 不断进行如下循环 (每个循环是一条序列) : 。 用当前策略 πθ 平样轨 迹 { s 1 , a 1 , r 1 , s 2 , a 2 , r 2… } 。 为每一步数据计算: δ t = r t + γ V ω ( s t + 1 ...
以下将详细阐述Actor-Critic算法的基本流程。 1. 初始化: 首先,我们需要初始化Actor(策略网络)和Critic(价值函数网络)。Actor网络负责生成环境交互的行动,而Critic网络则用于评估这些行动的价值。通常,这两个网络都是深度神经网络,参数分别表示为θ和ω。 2. 环境交互: 在每个时间步,Actor网络根据当前状态s生成一个...
3. Actor-Critic算法流程 这里给一个Actor-Critic算法的流程总结,评估点基于TD误差,Critic使用神经网络来计算TD误差并更新网络参数,Actor也使用神经网络来更新网络参数 算法输入:迭代轮数TT,状态特征维度nn, 动作集AA, 步长α,βα,β,衰减因子γγ, 探索率ϵϵ, Critic网络结构和Actor网络结构。
1、更新流程 本次代码我们还是采用 CartPole-v1 环境,在 REINFORCE算法中,agent 需要从头一直跑到尾,直到最终状态才开始进行学习,所以采用的回合更新制。 在AC中agent 采用是每步更新的方式。如下图所示 对于每一个 episode 流程如下,智能体每走一步都要分别更新 Critic 和 Actor 网络。注意:我们...
2 算法流程# 在演员-评论员算法中的策略函数(演员)πθ(a|s)πθ(a|s)和值函数(评论员)Vϕ(st)Vϕ(st)都是待学习的函数。 在每步更新中,一方面需要更新参数ϕϕ使得值函数Vϕ(st)Vϕ(st)接近于估计的真实回报^G(τt:T)G^(τt:T). 这个真实回报是演员在当前环境stst下执行动作atat后...