Pathwise Derivative Policy Gradient示意图 实际上在训练的时候,就把Q和actor接起来,变成一个更大的网络。 把Q的参数冻结起来,只调actor的参数\pi \to \pi',来让actor对于状态s,输出最优的动作a。 这下就非常像GAN了:actor就像generator,Q就像discriminator Pathwise Derivative Policy Gradient训练流程示意图 Q-le...
synchronized parallel actor-critic的示意图如下: 还有一种很常用的方法是使用asynchronous parallel actor critic(异步并行),具体原理是首先有一个参数服务器,然后让很多workers独立运行,一旦某一个worker采集了数据,它就把数据给参数服务器,参数更新之后,再把最新参数给这一个worker。asynchronous parallel actor critic的...
critic-only 虽然方差低,但无法处理连续 A 域 actor-only 能处理连续 A 域,但高方差 AC 类方法,旨在结合两者优点,使用参数化的 actor 来产生 action,使用 critic 的低方差的梯度估计来支撑 actor。 简答来说,policy 网络是 actor,进行action-selection,value 网络是 critic,通过值函数来评价 actor 网络所选动作...
最终的网络框架如下: 这里,我们有两个东西需要优化,即: actor 以及 critic。 actor:优化这个 policy,使得其表现的越来越好; critic:尝试估计 value function,使其更加准确; 这些东西来自于the Policy Gradient Theorem: 简单来讲,就是:actor 执行动作,然后 critic 进行评价,说这个动作的选择是好是坏。 Parallel age...
Actor-Critic: 我们首先要计算的是优势函数 A(s, a),将其展开: 运行一次得到的 sample 可以给我们提供一个 Q(s, a) 函数的 unbiased estimation。我们知道,这个时候,我们仅仅需要知道 V(s) 就可以计算 A(s, a)。 这个value function 是容易用 NN 来计算的,就像在 DQN 中估计 action-value function 一...
▲图2.3 Actor-Critic 算法总结 §03CartPole-v1环境 ▲图3.1 CartPole-v1倒立摆小车环境示意图 如图4所示,CartPole-v1环境由一个小车和一个杆组成,小车套在一个光滑无摩擦的轨道上。杆倾斜,小车会滑动。如果不采取行动,杆子会倒下,小车会滑动,且远离中心。State由杆的角速度,小车的速度,小车位置和杆和...
可以直观理解为评委(critic)在给演员(actor)的表演(action)打分(value)。MAPPO(Multi-agent PPO)是 PPO 算法应用于多智能体任务的变种,同样采用 actor-critic 架构,不同之处在于此时 critic 学习的是一个中心价值函数(centralized value function),简而言之,此时 critic 能够观测到全局信息(global state),包括其他...
图1为本发明策略选择方法的流程示意图。 图2为本发明方法中actor策略参数更新示意图。 具体实施方式 为了更为具体地描述本发明,下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。 本实施例以针对lunarlander-v2任务的具体方案进行说明,lunarlander-v2的目标是模拟控制一个月球登陆器完成登陆任务,使其以接近0...
基于核方法的连续动作Actor鄄Critic 学习* 陈兴国摇 摇 高摇 阳摇 摇 范顺国摇 摇 俞亚君 (南京大学 计算机软件新技术国家重点实验室摇 南京210093) (南京大学 计算机科学与技术系摇 南京210093) 摘摇 要摇 强化学习算法通常要处理连续状态及连续动作空间问题以实现精确控制.就此文中结合Actor鄄Critic方法 在处理...
图1是本发明方法的流程图。 图2是数控机床进给系统补偿simulink模型。 图3是基于actor-critic算法的数控机床进给系统补偿结构示意图。 图4是本发明实施例的位置补偿之前进给位置响应时域波形图。 图5是本发明实施例的位置补偿之后进给位置响应时域波形图。