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...
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...
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-learning,TD3 on-policy:PG,PPO(更新一次后memory被clear了),Sarsa,MC,A2C,A3C A2C 和 A3C ...
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。 总结:感觉有点大杂烩...
强化学习之Actor-Critic及代码实现 强化学习之确定性策略梯度（DPG）及代码实现 强化学习之深度确定性策略...
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...
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。
Off-Policy Actor-Critic with Emphatic WeightingsGraves, EricImani, EhsanKumaraswamy, RakshaWhite, MarthaJournal of Machine Learning Research
Off-Policy Actor-Critic 来自 Citeseer 喜欢 0 阅读量: 407 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 ...
通过上面的方法就实现了数据采样策略为π′，而评估策略为π。代码实现的话是对于状态st随机从目标策略中...