在演员-评论员算法里面,最知名的算法就是异步优势演员-评论员算法。如果我们去掉异步,则为优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法。A2C算法又被译作优势演员-评论员算法。如果我们加了异步,变成异步优势演员-评论员算法。 1.策略梯度回顾 我们复习一下策略梯度,在更新策略参数 $\theta$ 的时候,我们可以通...
actoralgorithm函数算法网络 本书之前的章节讲解了基于值函数的方法(DQN)和基于策略的方法(REINFORCE),其中基于值函数的方法只学习一个价值函数,而基于策略的方法只学习一个策略函数。那么,一个很自然的问题是,有没有什么方法既学习价值函数,又学习策略函数呢?答案就是 Actor-Critic。Actor-Critic 是囊括一系列算法的...
在A2C中,通常把 ∑t′=tTnγt′−trt′n 记为Gtn。 Gtn 是指在状态 st 时,采取动作 at 后的累计奖励值,具有一定随机性。为了减少随机性,是不是可以用 Gtn 的期望值呢?接着看。2. 两个critic为了计算 Gtn 的期望值,这里先介绍两个critic,分别是state value function Vπ(s) 和state-action value fun...
在演员-评论员算法里面,最知名的算法就是异步优势演员-评论员算法。如果我们去掉异步,则为优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法。A2C算法又被译作优势演员-评论员算法。如果我们加了异步,变成异步优势演员-评论员算法。 1.策略梯度回顾 我们复习一下策略梯度,在更新策略参数θθ的时候,我们可以通过 ∇...
优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法:一种改进的演员-评论员(actor-critic)算法。 异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解...
self.critic部分定义的是“评论家”,self.actor部分定义的是“演员”。“评论家”网络观察输入并“打分”,“演员”网络接收输入并给出行动的类别分布,这里用到了API——paddle.distribution.Categorical,后续调用sample(shape)生成指定维度的样本、调用entropy()返回类别分布的信息熵、调用log_prob(value)返回所选择类别...
本文主要阐述了深度强化学习中的Advantage Actor-Critic（A2C）算法。首先，回顾了策略网络（Actor）和价值网络（Critic）的基本概念。策略网络π(a|s;θ)负责决定在给定状态下采取何种动作，而价值网络v(s;w)则评估在给定状态下执行动作所能获得的期望奖励。A2C算法的训练流程与传统策略梯度方法有所不同...
优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法:一种改进的演员-评论员(actor-critic)算法。 异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解...
优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法:一种改进的演员-评论员(actor-critic)算法。 异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解...
优势演员-评论员(advantage actor-critic,A2C)算法:一种改进的演员-评论员(actor-critic)算法。 异步优势演员-评论员(asynchronous advantage actor-critic,A3C)算法:一种改进的演员-评论员算法,通过异步的操作,实现强化学习模型训练的加速。 路径衍生策略梯度(pathwise derivative policy gradient):一种使用Q学习来求解...