个人理解,要想方差更小,就需要\gamma和\lambda较小,因为它们较小的时候会更多地考虑较近的奖励而降低了很远的奖励的影响。但是较小的\gamma和\lambda都会引入额外的偏差;其中\gamma控制了g到g^\gamma之间的偏差,\lambda控制了\widehat{A}_t^{GAE(\gamma, \lambda)}到A^{\pi, \gamma}之间的偏差。 4. 与...
A^{\text{GAE1}}(t) = A_t^1 + \lambda A_t^2 + \lambda^2 A_t^3 + \dots 展开得: \begin{align} A^{\text{GAE1}}(t) & = \delta_t + \lambda(\delta_t + \gamma \delta_{t+1}) + \lambda^2 (\delta_t + \gamma \delta_{t+1} + \gamma^2 \delta_{t+2}) + \do...
强化学习_截断情况下的GAE计算——truncation GAE是强化学习中常用的一种advantage计算方法,被经常应用于A3C、A2C、TRPO、PPO中,但是在常见的GAE实现中都是不考虑截断情况下的,也就是truncation情况下,本文给出Google的一种truncation情况下的GAE计算方法的实现。 解释一下什么叫做truncation截断: 在强化学习中agent需要...
强化学习_截断情况下的GAE计算——truncation GAE是强化学习中常用的一种advantage计算方法,被经常应用于A3C、A2C、TRPO、PPO中,但是在常见的GAE实现中都是不考虑截断情况下的,也就是truncation情况下,本文给出Google的一种truncation情况下的GAE计算方法的实现。 解释一下什么叫做truncation截断: 在强化学习中agent需要...
策略算法(如TRPO,PPO)是一种流行的on-policy方法。它可以提供无偏差的(或近似无偏差)梯度估计,但同时会导致高的方差。而像Q-learning 和离线的actor-critic(如DDPG)等off-policy方法则可以用离线的样本来替代。它们可以使用其他学习过程产生的样本。这样的方法大大提高了采样的效率。不过并不能保证非线性函数逼近能...
3.适用性强:GAE既可以用于批量学习场景,也可以在在线学习中应用。它的灵活性使其成为策略梯度算法(如PPO)的常用选择。 4.性能提升:在实际强化学习任务中,GAE可以加速收敛并提高策略优化的效率,特别是在复杂的任务环境中表现出色。 总体来说,广义优势估计通过引入 λ参数,有效地在偏差和方差之间找到了平衡点,成为强...
使用EMA定义GAE函数,其接受两个参数:\gamma折扣因子,\lambda加权参数(lam)。该函数最近优势的权重是1-\lambda,随着时间推移,权重以\lambda的速率指数衰减: 加入λ 参数后的通用优势估计函数 这个公式化简后得到一个非常优雅的形式,其最终是一个由贝尔曼残差(TD Error)构成的、有折扣的求和!当\lambda = 0和\lambda...
\hat{A}_T^{\mathrm{GAE}(\gamma,\lambda)} =r_T+V(s_{T+1}) -V(s_T) ~~~公式三 具体代码为 def estimate_advantage(self, obs_batch, action_batch, reward_batch, next_obs_batch, done_batch, truncated_batch): #GAE的折扣值 gae_lambda = self.advantage_...
本质上来说， PPO 是一种保守策略梯度方法。关于重要性采样。PPO 中重要性采样的主要目的是用于评估新旧...
我们可以意识到上面介绍的TD(\lambda)项也可以代替Q^{\pi}(s,a),来估计采取当前Action后得到的Return的期望(本身就是Action-Value Function的不错的估计)。 在GAE的原论文中[5],作者使用的符号如下 其实这个A^t(i)就是上面的Gt(i)−V(st),很好理解,这些个A^t(i)的加权求和其实就是我们想要的结果GAE...