Actor-Critic 是一种结合了策略梯度方法和值函数方法的强化学习算法。它通过同时学习策略和价值两个网络,既能够像策略梯度方法一样直接优化策略,又能利用值函数降低梯度估计的方差。以下是关于 Actor-Critic 算…
Critic为评价函数,也常常用神经网络进行逼近,因此Critic又称为评价网络。 可以用如下代码来分别实现Actor和Critic网络: class ActorCritic(nn.Module): def __init__(self): super(ActorCritic, self).__init__() self.data = [] hidden_dims = 256 self.feature_layer = nn.Sequential(nn.Linear(n...
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，...
Soft Actor-Critic算法针对连续动作与状态空间问题，通过参数化值函数、软Q函数及易于处理的策略实现。算法包括价值网络、软Q网络与策略网络的损失函数设计。价值网络通过单独网络估计稳定训练，软Q网络最小化软贝尔曼残差，策略网络最小化KL散度。算法通过梯度下降优化参数。代码实现方面，基于PyTorch的实现提供...
优化策略效率，提升学习效果。实现示例涵盖了算法的具体步骤与参数调整，展示了从理论到实践的完整过程，深入理解演员-评论家方法在强化学习中的应用。随着强化学习技术的不断演进，演员-评论家方法在多智能体系统、复杂环境任务中展现出强大潜力，推动了自动化、人工智能领域的快速发展。
SAC 使用Tensorflow的Soft Actor-Critic实现。 要求 Python3 依存关系 张量流 健身房[atari] 的OpenCVPython的 git + 用法 训练 $ python train.py [--render] 玩 $ python train.py [--render] [--load {path of models}] --demo 执行 这受到以下项目的启发。
在这个算法中,我们需要两个网络,其中一个是actor网络去进行pg算法去选择动作,一个是critic网络进行dqn算法去评论动作 下面我们讲解一下如何用代码实现这个算法: 首先是actor网络的结构: class Actor(object): def __init__(self, sess, n_features, n_actions, lr=0.001): ...
Python代码实现 ACER是在Actor-Critic框架基础上,通过结合经验回放和重要性采样技术,提升强化学习中样本的利用率和学习稳定性的算法。ACER特别适合于大规模问题,并能有效地处理off-policy数据。 核心概念 经验回放:ACER利用经验回放(Experience Replay)存储先前的经验,即状态转移样本,从而可以重新使用这些样本进行学习,增加...
实现示例 发展历程 策略梯度方法虽然能够直接在策略空间中进行优化,但它们存在一些问题,如高方差和样本效率低。这促使了演员-评论家(Actor-Critic)方法的发展。 策略梯度的问题 策略梯度方法的主要问题包括: 高方差:由于每次更新依赖于整个回合的轨迹,策略梯度方法的方差通常很高,这导致学习过程不稳定。
今天我们来用Pytorch实现一下用Advantage Actor-Critic 也就是A3C的非异步版本A2C玩CartPole。 0 2 前提条件 要理解今天的这个DRL实战,需要具备以下条件: 理解Advantage Actor-Critic算法 熟悉Python 一定程度了解PyTorch 安装了OpenAI Gym的环境 3 Advantage Actor-Critic 算法简介 这里直接引用David Silver的Talk课件。