这时候有个问题就是Value Function也不是从天上掉下来的,因此我们还需要想办法去设计函数拟合这些个Value Function。 当然Advantage Function有很多很多不同的设计,本文目标是介绍应用于PPO的,比较Robust的Generalized Advantage Estimation,GAE。 2Temporal Difference Learning 从Aπ(s,a)=Qπ(s,a)−Vπ(s)式子中...
GAE（Generalized Advantage Estimation）是一种改进的策略梯度估计方法，旨在通过考虑不同时间步的观测值，平衡估计的偏差和方差。其核心在于对未来回报的残差估计，通过加权求和k-step的Advantage Estimation，参数[公式]起到了调节这一平衡的关键作用。残差形式的引入，使得价值函数的gradient更准确地逼近真实Re...
Q(at,st)是在当前状态st下,采取当前策略at时,未来总Return的期望。V(st)和V(st+1)是当前时状态和下一状态下获得的未来总Return的期望,可以理解为是基于环境对未来Return的估计,rt是当前时间戳下获得的reward的观测值。残差的形式相当于利用当前时间戳的观测值去逼近了真实Return一小步。所以δt表示采取当前动作a...
optimization (TRPO) with generalized advantage estimation (GAE), and improves stability over deep deterministic policy gradient (DDPG), the state-of-the-art on-policy and off-policy methods, on OpenAI Gym's MuJoCo continuous control ... S Gu,T Lillicrap,Z Ghahramani,... 被引量: 128发表: ...
Policy gradient methods are an appealing approach in reinforcement learning because they directly optimize the cumulative reward and can straightforwardly be used with nonlinear function approximators such as neural networks. The two main challenges are
Generalized advantage estimation (GAE)是结合了 λ-return方法的优势函数估计,平衡了方差和偏差。尽管这是ICLR2016接收,2015挂arxiv的文章,但至今仍然应用广泛。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.02438 代码:GitHub - yjhong89/TRPO-GAE: Trust Region Policy Optimization with Generalized Advantage Estimator ...
High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimationarxiv.org/pdf/1506.02438.pdf 提要:这篇文章统一了ctor-critic的优势估计,是policy-based的方法的源头。 强化学习的目标是最小化∑t=0∞γttt,我们定义这个量的梯度g:=∇θE[∑t=0∞rt],那么g的表达式为 ...