上一篇: 岁月静好:【Policy Gradient算法系列一】从PG到REINFORCE1. Actor-Critic基本结构从上文 【从PG到REINFORCE】中,我们知道,策略梯度的推导为: \begin{aligned} abla_\theta J(\pi_\theta)&=\mathb…
Policy gradient 算法是否要求系统本身满足 Markov property 的条件 在 policy gradient 中我们需要的是 系统满足马尔科夫性。如果只能观测到一部分状态不会影响 policy gradient 的情况。 对于policy gradient 来说我们只是估计了期望,但是这个估计的方差可能会很大,尤其是当样本量不够大的时候方差比较大。 3 Policy Gr...
为了实现Policy Gradient,不管我们是计算Q,还是V,都需要一个对应的网络,这就是Critic。换句话讲,我们只有在使用Policy Gradient时完全不使用Q,仅使用reward真实值来评价,才叫做Policy Gradient,要不然Policy Gradient就需要有Q网络或者V网络,就是Actor Critic。 从Actor Critic的命名我们也可以更好的理解Policy Gradient。
三、Actor-Critic 相比REINFOECE,actor-critic有两个参数化的模型——Actor和Critic,Actor是策略 ,Critic是一个用 参数化的value function ,你可以用另一个神经网络来代表这个 ,这个神经网络我们输入state ,输出我们的state value . 所以在训练的时候,我们既更新我们的θ,也更新我们的w: 传统的Actor-Critic用TD L...
强化学习教程3-actor-critic：value函数估计和policy gradient 本文探讨了在强化学习（RL）中，bias和variance的作用，以及如何通过权衡它们来优化学习算法。特别地，文章详细阐述了value function的估计方法，政策梯度（policy gradient）中的单纯基于政策的方法，以及结合actor-critic方法的策略。学习内容源自UCL ...
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首先要注意一点,DDPG从名字上像一个策略梯度(PG)算法,但是其实它更接近DQN,或者说DDPG是使用的 Actor-Critic 架构来解决DQN不能处理连续动作控制问题的一个算法,这点一定要注意。下面来详细解释为什么这么说 1、从 Q-Learning 到 DQN 我们先回忆下Q-Learning的算法流程,在 强化学习4——时序差分控制算法...
策略梯度理论(Policy Gradient Theorem) Actor-Critic策略梯度 基于Critic算法以减少方差 估计动作-价值函数 动作-价值 Actor-Critic 兼容函数拟合(Compatible Function Approximation) 兼容函数定理的证明 改进Critic函数 有效性追踪(Eligibility Tracse) 自然策略梯度(Natural Policy Gradient) 对于所有策略梯度...
3. 强化学习 (policy gradient 和 actor-critic算法) 2016年,人工智能机器人AlphaGO击败了围棋世界冠军李世石,这场史无前例的“人机大战”将AI置于社会舆论的风口浪尖上。AI是什么?AI对人类有哪些作用?AI在未来社会中会扮演怎样的角色?要想弄清楚这些问题,就必须了解
策略梯度方法（Policy Gradient Methods）：策略梯度方法是策略导向方法的一种特定形式，其核心概念是直接...