一、On-Policy的局限性 在之前的章节中,我们已经学习了多种基于策略的强化学习算法,例如策略梯度算法(Policy Gradient, PG)、优势演员-评论家算法(Advantage Actor-Critic, A2C)和近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization, PPO)。这些算法都属于On-Policy的算法,也就是说,它们使用当前策略与环境交互产生的数据...
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...
Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:1205.4839, 2012.T.Degris , M.White , R.S.Sutton . Off-policy actor-critic. International Conference on Machine Learning; Scotland, UK; 2012.T. Degris, M. White, and R. S. Sutton. Off-policy actor-critic. arXiv preprint arXiv:...
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...
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。
Q-learning每次只需要执行一步动作得到(s,a,r,s’)就可以更新一次;由于a’永远是最优的那个action,因此估计的策略应该也是最优的,而生成样本时用的策略(在状态s选择的a)则不一定是最优的(可能是随机选择),因此是off-policy。基于experience replay的方法基本上都是off-policy的。 sarsa必须执行两次动作得到(s...
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。
2.Off-policy 算法常见超参数 (1)γ-gamma 贴现因子 γ-gamma 其实描述的是智能体在做动作时需要考虑的 reward 的步数长,目前可以使用的两个经验公式分别是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ①t_len=1/(1-gamma)②gamma=0.1^(1/t_len)——》 t_len=(-lg(gamma))^-1 ...
、on-policyoroff-policy算法的采样比较: 具体算法:...强化学习的种类 model-based RL 值函数policygradient actor-critic: value function pluspolicygradients 为什么要有 强化学习Proximal Policy Optimization (PPO) 原理 /courses_MLDS18.html ProximalPolicyOptimization (PPO) 所谓on-policy指我们学习的agent(即acto...
Off-Policy Actor-Critic 来自 Citeseer 喜欢 0 阅读量: 430 作者: L Trottier 摘要: 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 ...