笔者在一开始学习ActorCritic时看到的代码是将actor与critic分开定义,各自用单独的optimizer,使用单独的learning rate的。但是在查阅热门的开源强化学习库时发现,它们的实现要么是只有ActorCritic合并的方式,要么是合并和分开的方式都支持。在好奇下我便想探索一下这两种实现的优劣。 代码实现 分开定义actor和critic class ...
Policy Gradient的特点是对目标函数的估计是无偏估计,但方差大;Actor-Critic的特点是方差低但不是无偏估计,我们能不能想一种既方差小又是无偏估计的目标函数呢?答案是肯定的,注意到在Policy Gradient那一章中,我们已经证明了在J(\theta)中减去任意的常量b都是无偏的,那么我们可以将b更改为\hat{V}_{\phi}^\pi...
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...
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...
在本节中,我们将详细讲解Actor-Critic算法的数学模型。我们将从以下几个方面进行讨论: 状态值函数(Value Function) 动作值函数(Action-Value Function) 策略梯度(Policy Gradient) 3.3.1 状态值函数(Value Function) 状态值函数是一个从状态到数值的函数,它表示从某个状态开始,按照某个策略执行动作,并在后续的环境...
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 是价值学习和策略学习的结合。Actor 是策略网络,用来控制agent运动,可以看做是运动员。Critic 是价值网络,用来给动作打分,像是裁判。 4. Actor-Critic 4.1 价值网络与策略网络构建 a. 原理介绍 状态价值函数: Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a)Vπ(s)=∑aπ(a|s)⋅Qπ(s,a) (离散情况...
Critic在这里负责评估小狗行为的价值，即这些动作有多接近完美完成比赛的目标。优点解析 高效学习：Actor-Critic算法结合了价值方法的效率和策略梯度的直接性，能在相对较少的交互次数内快速调整策略，适合需要快速适应的复杂环境。策略与价值的协同优化：策略（Actor）直接根据价值（Critic）的反馈进行调整，确保了学习过程...
from actor_critic import Actor, Critic class ReplayBuffer: def __init__(self, buffer_size, batch_size): self.memory = deque(maxlen=buffer_size) self.batch_size = batch_size def add(self, state, action, reward, next_state, done): ...
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: ...