第十章 Off-policy Policy gradient 本篇文章目录为: Retrace ACER DPG DDPG reference 1.Retrace 从本节开始,我们要开始介绍off-policy的策略梯度法,我们首先来介绍一下Retrace,Retrace来自DeepMind在NIPS2016发表的论文Safe and efficient off-policy reinforcement learning。它主要有以下四个特点: 低方差。 不管有什...
强化学习进阶(二)- On-policy to Off -policy 到PPO1/PPO2 本文基于李宏毅的强化学习公开课整理,后续会涉及内容包括:RL基础概念、Policy Gradient、Online-policy,Offline-Policy,PPO、Q-learning、Actor-Critic等。本文建议结合原始视频教程一起看。看完后,对于RLHF可以有比较清晰的理解。本文是强化学习的进阶版本,...
第十章Offpolicy Policy Gradient主要介绍了Retrace算法、ACER算法、DPG算法和DDPG算法。1. Retrace算法 来源：由DeepMind在NIPS2016发表。 特点：具有四个显著特点，在不同情况下表现出色。 应用效果：在60种Atari游戏上的表现与原始的QLearning相比，Retrace方法具有明显的优势。2. ACER算法 来源：来自2017I...
DDPG算法，ICLR2016的论文，是一种model-free、off-policy、actor-critic架构的算法，结合DPG和一些trick在连续动作空间环境下取得良好效果。总结关键trick，包括软更新和Ornstein-Uhlenbeck噪声，增加模型探索能力。与DPG和DQN相比，主要区别在于采用卷积神经网络，网络结构和更新策略的差异。本文旨在总结off-polic...
Off-policy learning refers to the problem of learning the value function of a way of behaving, or policy, while following a different policy. Gradient-based off-policy learning algorithms, such as GTD and TDC/GQ, converge even when using function approximation and incremental updates. However, ...
【李宏毅深度强化学习笔记】1、深度强化学习算法 策略梯度方法(Policy Gradient) 回顾 在强化学习中,主要有三个部件(components):actor、environment、reward function。其中env和reward function是事先就定好的,你不能控制的。唯一能调整的是actor的policy,使actor能获得最大的reward。 policy是actor中起决策作用的一个...
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) SAC(Soft Actor-Critic) 特点: 可以使用存储的经验进行训练,从而提升样本效率。 允许离线学习(Offline RL),适用于数据获取成本高的情况。 适用于基于值的强化学习方法,如Q-Learning、DQN等。 算法公式(以Q-Learning为例): ...
policy gradientss 强化学习 policygradient是一种基于整个episode更新的算法,它直接对policy进行更新,能够适应连续的动作空间算法伪代码 log(Policy(s,a))是更新的幅度,Vt是表示这个更新是好还是坏 《reinforcement learning:an introduction》第十三章《Policy Gradient Methods》总结 ...
the direction of the policy gradient. Algorithm 1 shows the resulting algorithm, which we call PGQ for Policy-Gradient Q-learning. This algorithm uses linear function approximation and updates are done in O(k), where k is the number of basis functions used. After making a transition, we do...
Off-policy model-free deep reinforcement learning methods using previously collected data can improve sample efficiency over on-policy policy gradient techniques. On the other hand, on-policy algorithms are often more stable and easier t... S Gu,T Lillicrap,Z Ghahramani,... 被引量: 39发表: ...