当actor_lr=critic_lr=1e-3, shared_lr=1e-3 时,结果曲线如下: actor, critic学习率相等 可以看到两种方式的结果差不多。基本可以确定就是因为学习率一样导致波动更大、学习不稳定了。事实上,一般分开实现ActorCritic时会让critic的学习率是actor的学习率的5-10倍,让critic学习地更快一些,actor学习地更慢一些...
我们知道,在随机初始化参数之后而开始训练之前,Critic对于“价值”V_{\pi}(s)的误差是极其差的(就相当于是“瞎猜”),如果用它算出来的A_{\pi}(s,a)来指导Actor的更新,这就好像是“盲人骑瞎马”,难以使得策略取得提升。 如果Actor和Critic误差都很大会怎么样呢? 上一节中我们讲过的GAE当然是解决方法的一...
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内选择合适的动作,value-based的Qlearning做这件事就会因为空间过大而爆炸,但是又因为Actor是基于回合更新的所以学习效率比较慢,这时候我们发现可以使用一个value-based的算法作为Critic就可以实现单步更新。这样两种算法相互补...
首先，我们要明白Actor和Critic分别是什么。Actor就像是我们的小助手，负责根据当前策略选择行动。而Critic则像是严格的老师，时刻评估我们的策略表现，告诉我们哪些地方做得好，哪些地方需要改进。在训练过程中，Actor和Critic会紧密合作。Actor会根据Critic的反馈调整自己的策略，以最大化期望回报。而Critic则会根据实际奖...
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: ...
AC算法(Actor-Critic算法)最早是由《Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems》论文提出,不过该论文是出于credit assignment problem设计了actor部分和critic部分,其中critic对actor获得的reward进行credit...
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: ...
在推理阶段,Actor-Critic算法主要分为两个部分:Actor和Critic。 1.Actor部分: oActor是利用策略梯度算法实现的部分。它根据当前状态选择一个动作,并使用该动作与环境进行交互。 oActor的目标是最大化累计回报的期望,通过不断更新策略函数来改进选择动作的方式,使得选择的动作能够获得更高的回报。 oActor通常使用神经...
1. A2C(Advantage Actor-Critic):A2C是一种基于策略梯度的Actor-Critic算法,其中Actor用于选择动作,Critic用于评估状态值函数。它通过计算优势函数(Advantage function)来更新策略和值函数。 2. A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic):A3C是A2C的并行版本,在多个并行的环境中训练多个Actor和一个Critic。每个Actor独立...
Actor-Critic从名字上看包括两部分,参与者(Actor)和评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数,负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数,负责评估Actor的表现,并指导Actor下一阶段的动作。 基于策略和基于价值的RL算法 在基于策略的RL中,最优策略是通过直接操纵策略来计算的,而基于价值的...