深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)中的Critic网络就是希望能对状态-动作对(s, a)给出正确的分数,其优化的目标函数就是公式(1-3),这和DQN的目标函数是一样的。Q值学习的目标是函数逼近,DDPG中在Q值学习中有两点值的关注。 回放缓存:也就是之前所有策略的集合。DDPG是一个off-po...
Actor网络是基于策略的策略梯度(policy-gradient)算法,基于概率选择行为。 Actor直接按照当前策略和环境交互,然后将交互后的到的奖励直接优化当前策略。 2.Critic网络 Critic网络是基于值(value)函数的Q-Learning算法,用来评判Actor网络的行为得分,Critic网络的更新采用梯度下降的方法。 Critic直接通过当前的值函数获得策略...
之前在强化学习分类中,我们提到了Policy-based与Value-based两种方式,然而有一种算法合并了Value-based (比如 Q learning) 和 Policy-based (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法,就是Actor-Critic方法 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...
算法的稳定性和收敛性:在某些任务中,Actor-Critic算法可能存在稳定性和收敛性问题,例如梯度爆炸、模式崩塌等。这些问题需要进一步的研究以解决。 算法的效率:在某些任务中,Actor-Critic算法可能需要较长的训练时间,这限制了其应用范围。需要开发更高效的算法,以提高训练速度。 算法的泛化能力:在某些任务中,Actor-Critic...
Actor-critic类似于带有基准的称为REINFORCE的策略梯度算法。强化是MONTE-CARLO的学习,它表示总收益是从整个轨迹中采样的。但是在参与者评论家中,我们使用引导程序。因此,优势功能的主要变化。 策略梯度总回报中的原始优势函数更改为自举。 资料来源:[3] 最后,b(st)更改为当前状态的值函数。 可以表示如下: ...
我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value BasedandPolicy Based,其经典算法分别为:Q-learning和Policy Gradient Method。 而本文所涉及的 A3C 算法则是结合 Policy 和 Value Function 的产物,其中,基于Policy的方法,其优缺点总结如下: Advantages: ...
actor-critic 演员评论家算法 好了终于到这里了,强化学习这个小山坡我算是终于到了最上面,但是还有更高的山峰让我去远眺,现在也只是敲开了我科研之路的大门,而演员评论家就是我要去学习的第一个前沿算法,先通俗点讲,就是有个演员,他就是演戏,会有一个经纪人,根据观众们的反馈以及票房数据(环境reward),给他...
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...
(1)稳定性:Actor-Critic算法通过结合Actor和Critic的信息,可以在学习过程中保持稳定,而REINFORCE算法容易受到估计偏差的影响。 (2)计算复杂度:REINFORCE算法的计算复杂度较低,因为它不需要估计值函数或其梯度。而Actor-Critic算法需要设计合适的Actor和Critic网络结构,这可能会增加计算复杂度。