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...
以上和《towards a data efficient off-policy policy gradient》中的方式是类似的。不过只有PPT,对于其详细,并不是看得很懂。为什么有些地方可以ignore?感觉是说当pi _ theta' 足够接近pi _ theta 的时候,从而比例接近于1,从而可以ignore(pi相接近的时候,由该系列的后续课程,p _ theta' 也会足够接近 p _ t...
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...
强化学习的主要算法包括：Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、Policy Gradient、Actor-Critic等。这些算...
分为On-Policy和Off-Policy. 另一种是按照算法的优化目标函数分类, 分为policy gradient和value-based方...
目录 深度强化学习目录 简介 策略梯度(Policy Gradient)的缺点在于采样量大,且每一次更新参数都需要采样n轮,更新完又要去采样……换言之,对游戏数据的利用率很低,太慢了。 这种采样-学习-采样的过程,是一种on-policy策略,接下来我们要将的PPO则不同,是一种off-policy的策略。 符号 本篇中运用到的符号和上一...
强化学习的种类 model-based RL 值函数policygradient actor-critic: value function pluspolicygradients 为什么要有...、on-policyoroff-policy算法的采样比较: 具体算法: 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...
shortcoming:on-policy方法,在每次做gradient ascent需要重新sample training data。 off-policy方法与环境交互的agent参数 是固定的,sample的training data可以多次使用。 Import sampling 从概率分布p中sample , 期望为 在不能对p直接采样的情况下,有 因此,我们对概率分布q进行采样,能够得到相同的 ...
这段关于on-policy和off-policy的解释很好。以前只是从采样策略和更新策略是否相同去认识。这段是从old data是否再次使用去认知。把价值优化和策略梯度联系起来,把sample efficiency和stability作为trade-off。本质上解释了Q-value和policy gradient各自优缺点,和系列算法对他们改进的初衷! 2深圳·深圳大学西丽校区 ...
on-policy优点是直接了当，速度快，劣势是不一定找到最优策略。off-policy劣势是曲折，收敛慢，但优势是...