论文《Settling the Variance of Multi-Agent Policy Gradients》来自 NeurIPS 2021。 引言 策略梯度(Policy Gradient)是强化学习中的经典算法,通过采集得到的轨迹奖励来评估策略的期望回报,然后利用梯度上升直接优化策略往更高的回报方向更新。因此,PG 的性能与能否利用轨迹奖励准确评估当前策略对应期望回报有关。当任务的...
论文 Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximationpapers.nips.cc/paper/1713-policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation.pdf 提要:这篇文章是actor-critic的理论证明,是policy-based的方法的源头。
1. DPG 2014:Deterministic Policy Gradient Algorithms 详见论文,干货,理论性较强。 2. DDPG 2015:Continuous Control With Deep Reinforcement Learning DDPG可以看作是DQN和DPG的结合,使用Deep Q-learning来学习Q-function(critic),同时使用学习到的Q-function和policy gradient来学习policy(actor),综合来看是DQN在cont...
,探索的时候,为了增加探索性,在behavior网络输出的策略上添加噪声: 在论文中作者适用了Ornstein-Uhlenbeck 噪声,TD3算法中则用了简单的高斯噪声。并且TD3作者提到使用OU替换高斯后,效果并没有提升。那么加入OU噪声到底好不好呢?什么时候用OU噪声? 因为OU噪声是自相关,后一步受前一步影响,而高斯则是完全独立,这意味...
论文《policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation 》虽然发表的时间很早,但是确实很有影响性,属于这个领域很有里程牌的一篇论文,也是属于这个领域的研究者多少应该了解些的文章。以下给出根据自己理解做成的PPT。 --- 后注: 其实,很多人觉得这个推导就是多此一举,这个公式和证明根...
这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),它是Policy Based强化学习方法,基于策略来学习。 本文参考了Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文。
5. 文献笔记:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation(2255) 评论排行榜 1. 基于高斯过程的贝叶斯优化(三)GP超参数的估计(1) 2. 基于高斯过程的贝叶斯优化(二)AC函数(1) 3. 基于高斯过程的贝叶斯优化(一)引言(1) 推荐排行榜 1. 基于高斯过程的贝叶斯优化(一)...
作为对On-policy PG算法的系统梳理，我感觉这篇论文非常适合需要对DRL进行深度研究的研究者学习，对于建设...
如果使用（次）梯度法对其进行求解的话，步长的选取就得小心翼翼了，跟梯度优化相关论文的定理中必定少...
论文--管理论文 文档标签: deterministicpolicygradientalgorithms确定性策略梯度算法 系统标签: deterministicgradientpolicyalgorithms确定性梯度 DeterministicPolicyGradientAlgorithmsDavidSilverDAVID@DEEPMINDDeepMindTechnologies,London,UKGuyLeverGUY.LEVER@UCL.AC.UKUniversityCollegeLondon,UKNicolasHeess,ThomasDegris,DaanWierstra...