self.critic = Critic(state_dim, action_dim) # 创建Critic网络 self.target_actor = Actor(state_dim, action_dim) # 创建目标Actor网络 self.target_critic = Critic(state_dim, action_dim) # 创建目标Critic网络 self.buffer = [] # 经验回放缓冲区self.batch_size = batch_size # 批量大小 self.gam...
在经验回放池中,很久之前的样本和最近的样本被储存在一起,当我们从中随机选取batch个样本时,这些样本基本上不服从于任何策略(因为获得每一个样本时的策略参数可能都不相同),那么这些样本对我们来说不仅毫无用处,甚至有害。 那难道Actor-Critic只能是on-policy的吗,当然不是,因为"不可以使用旧策略样本"的根本原因在...
强化学习领域的一项重要进展是ACER（Actor-Critic with Experience Replay and Importance Sampling），它在Actor-Critic的基础上实现了样本效率的显著提升和学习稳定性。尤其在处理大规模问题和off-policy数据时，ACER展现出卓越的性能。ACER的核心策略更新机制基于以下公式：[公式]，其中Retrace算法用于估计Q值，...