Actor-Critic 算法 DDPG 算法 A3C 算法 1.Policy Gradient算法 1.1 算法介绍 Policy Gradient 是最基础的强化学习算法之一,它通过更新 策略网络/Policy Network 来直接更新策略的。Policy Network 是一个神经网络,输入是状态,输出直接就是动作(不是Q值) ,且一般输出有两种方式: ① 概率的方式,即输出某一个动作的...
无缘无故改卷积可能更不好，虽然大家都是机器学习玄学但是也是有道理可循的。
最近论文里做的工作刚好有尝试改actor和critic的网络结构，尝试加了cnn和注意力机制，不过貌似有一点点提...
具体的「Actor 网络」和「Critic 网络」更新有一差异,DDPG论文中算法流程如下图所示: 如上图,Actor 网络和 Critic 网络是分开训练的,但两者的输入输出存在联系,Actor 网络输出的 action 是 Critic 网络的输入,同时 Critic 网络的输出会被用到 Actor 网络进行反向传播。 两个网络的参考示意图如下:Critic 跟之前提到...
在RL中网络是最次要的，而且落地的时候复杂的网络算子可能是大坑，不要把cv和nlp水论文的思路做rl，rl...