三、Off-Policy Actor-Critic算法 On-Policy Actor-Critic算法回顾 Off-Policy改造 四、Off-Policy PPO算法 PPO算法的Off-Policy改造 Off-Policy PPO算法的特点和局限性 五、SAC:最大熵强化学习 最大化策略熵 双Q学习 重参数化 六、案例:走迷宫 这是一个系列教程,旨在帮助自己以及读者系统地构建RL知识框架。回...
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...
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...
Off-Policy Actor-Critic 来自 Citeseer 喜欢 0 阅读量: 420 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 ...
Off-Policy Actor-Critic with Emphatic WeightingsGraves, EricImani, EhsanKumaraswamy, RakshaWhite, MarthaJournal of Machine Learning Research
强化学习&Actor-Critic8.2 | on-policy与off-policy 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...
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。
摘要:先前的大多数 Offline-RL 方法都采用了涉及 Off-policy evaluation 的迭代 Actor-Critic (AC) 方法。本文中我们证明了只需简单地基于 behavior policy 的 on-policy 。这种 One-step 算法在大部分 D4RL benchmark 上击败了之前的迭代算法。这种 One-step baseline 在实现强大性能的同时,比以前提出的迭代算...
Improved Soft Actor-Critic: Mixing Prioritized Off-Policy Samples with On-Policy Experience 发表时间:2021(IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems) 文章要点:这篇文章提出一个新的experience replay的方法,improved SAC (ISAC)。大概思路是先将replay buffer里面好的experience单独拿出来作为好的...