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...
先说结论：相似类型的网络结构影响不大，不同类型的网络结构影响较大。全连接层（MLP）和卷积（CNN）、...
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...
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...
个人感觉采用不同的网络结构不如直接用mask加约束或者采用多路网络做特征工程效果好
不大 除非任务环境足够复杂，否则网络结构对训练结果的影响微乎其微 顺便提一句，其他领域（CV/NLP）说...
两个网络都backward哈，然后共享的层的梯度是两部分相加。
先说一下第二个问题，要看输入特征是什么结构，无缘无故改卷积可能更不好，虽然大家都是机器学习玄学...
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...
不大 除非任务环境足够复杂，否则网络结构对训练结果的影响微乎其微 顺便提一句，其他领域（CV/NLP）说...