提出第一个离线的演员评论家算法,名字叫做Off-PAC算法,是Off-Policy Actor-Critic的缩写。 提供了离线策略梯度理论以及Off-PAC的收敛证明。 提供了一组实验上的比较,在三个标准离线问题上展示了Off-PAC超越了其他的算法 算法推导 这篇文章的值函数: 它和我们常见的带有discount的值函数并不相同,不过也用了类似的想...
Degris, T., White, M., Sutton, R.S.: Off-policy actor-critic. In: Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 457–464 (2012)Thomas Degris, Martha White, and Richard S Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:1205.4839, 2012....
先是分析了把actor-critic变成off-policy的过程中需要做的修正,主要是importance sampling和V-trace,以及即使这样也会产生误差。然后就说把off-policy的数据混合on-policy的数据一起训练缓解节这个问题,并在此基础上还加了个trust region的限制。最后混在一起成了个off-policy actor-critic方法。 总结:感觉有点大杂烩...
更新策略: 单步更新:DDPG,DQN,Q-learning,Sarsa,PPO,TD3,Actor-Critic 玩完一轮再更新:MC,PG policy结构: Actor-Critic结构:DDPG(双份),PPO,TD3(双份) policy_net+target_net:DQN Q_table:MC,Q-learning,Sarsa MLP:PG 用到了ReplayBuffer:DDPG,DQN,Actor-Critic 同策略or异策略: off-policy:DDPG,DQN,Q-...
先是分析了把actor-critic变成off-policy的过程中需要做的修正,主要是importance sampling和V-trace,以及即使这样也会产生误差。然后就说把off-policy的数据混合on-policy的数据一起训练会环节这个问题,并在此基础上还加了个trust region的限制。最后混在一起成了个off-policy actor-critic方法。
This paper presents the first actor-critic algorithm for off-policy reinforcement learning. Our algorithm is online and incremental, and its per-time-step complexity scales linearly with the number of learned weights. Previous work on actor-critic algorithms is limited to the on-policy setting and...
例子：SARSA（State-Action-Reward-State-Action）、A2C（Advantage Actor-Critic）。Off-policy算法：定义...
2. PPO同样包含两个网络:actor和critic。由于负责学习的智能体与进行环境交互的智能体相同,并且用于更新的样本来自当前策略,因此它属于on-policy。值得注意的是,PPO中的memory在每次更新后都会被清空。 关于on-policy与off-policy的辨别方法: 法一:判断目标策略与行为策略是否一致。
那些回答说：“因为使用replay buffer所以就是off-policy“的同学逻辑反了，是因为算法本身是off-policy，...
Off-policy techniques, such as Greedy-GQ, enable a target policy to be learned while following and obtaining data from another (behavior) policy. For many problems, however, actor-critic methods are more practical than action value methods (like Greedy-GQ) because they explicitly represent the ...