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...
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...
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...
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...
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 Actor-Criticarxiv.org/pdf/1205.4839.pdf objective是 推导原理与结果是 这里只是真实策略梯度的近似,后文并论证了合理性(tabular情况下完全成立)。 这使我以为,正如on-policy 策略梯度的形式(不说各种等价公式)是一定的,这就是off-policy策略梯度的一般性公式。后来看了其他,才注意到 off-policy策...
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。
A Multi-Agent Off-Policy Actor-Critic Algorithm for Distributed Reinforcement Learning A variety of theoretically-sound policy gradient algorithms exist for the on-policy setting due to the policy gradient theorem, which provides a simplified form for the gradient. The off-policy setting, however, ha...
(3). 用改进后的Actor-Critic算法,也就是 Advantage Actor-Critic (A2C),或者 Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) 去同时训练策略网络 \pi(a | s; \theta) 和价值网络 Q(s, a; \mathbf{w}) ,其中策略网络 \pi(a | s; \theta) 用Policy Gradient算法更新,价值网络 Q(s, a; \mathbf{w}...
4. From Soft Policy Iteration to Soft Actor-Critic 可以从策略迭代方法的最大熵变体开始,得出我们的异策SAC算法。我们将首先介绍该推导,验证相应算法从其密度类别收敛到最优策略,然后根据此理论提出一种实用的深度RL算法。 4.1. Derivation of Soft Policy Iteration ...