一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考。 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法。 ... ...
二、Advantage Actor-Critic (A2C) 在Actor-Critic 方法中添加优势:我们可以将Critic中的动作值函数(Action value function)替换成优势函数(Advantage function)来进一步稳定训练过程 优势函数的核心思想:在给定状态 s 下,计算代理采取动作 a 相对于采取其它可能的动作的优势;优势的衡量方法:使用 状态动作对(s,a)的Q...
1.核心词汇 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...
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,我们可以通过 (6.1)∇R¯θ≈1N∑n=1N∑t=1Tn(∑t′=tTnγt′−...
强化学习(二)A3C算法详解,从policy gradient到Asynchronous Advantage Actor-critic,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 θ 的时候,我们可以通过 ∇¯Rθ≈1NN∑n=1Tn∑t=1(Tn∑t′=tγt′−trnt′−b...
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学习来求解连续动作的算法,也是一种演员-评论员算法。其会对演员提供价值最大的动作,而不仅仅是提供某一个...
借助于价值函数,演员-评论员算法可以进行单步参数更新,不需要等到回合结束才进行更新。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。
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...
一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25 16:29:19 对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,...