GAE是一种新的优势估计方法,它通过对多步优势估计值进行加权平均,得到一种偏差和方差的折衷。而TD(lambda)则是通过设定一个折扣因子lambda,来决定当前回报与未来回报的权重,基于时间差分的思想计算状态价值。 2.偏差和方差不同 GAE通过加权平均多步优势估计值,可以有效地控制偏差和方差,实现二者的平衡。而...
GAE是一种新的优势估计方法,它通过对多步优势估计值进行加权平均,得到一种偏差和方差的折衷。而TD(lambda)则是通过设定一个折扣因子lambda,来决定当前回报与未来回报的权重,基于时间差分的思想计算状态价值。 2.偏差和方差不同 GAE通过加权平均多步优势估计值,可以有效地控制偏差和方差,实现二者的平衡。而TD(lambda)...
问强化学习中，GAE和TD(lambda)的区别是什么在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用...
修改reward scale,相当于修改lambda1,从而让可以让 reward项 和 entropy项 它们传递的梯度大小接近。与其他超参数不同,只要我们知晓训练环境的累计收益范围,我们就能在训练前,直接随意地选定一个reward scaling的值,让累计收益的范围落在 -1000~1000以内即可,不需要精细调整: ...
任何存在多个loss相加的目标函数,一定需要调整系数 lambda,例如SAC算法、共享了actor critic 网络的A3C或PPO,使用了辅助任务的PPG。我们需要确定好各个 lambda 的比例。SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制,处于lambda2位置的温度alpha 已经用于自动调整策略熵了,所以我们只能修改lambda1。
同策略(A3C、PPO、PPO+GAE)与异策略(DQN、DDPG、TD3、SAC)的主要差异是: 异策略off-policy:ReplayBuffer内可以存放“由不同策略”收集得到的数据用于更新网络 同策略on-policy:ReplayBuffer内只能存放“由相同策略”收集得到的数据用于更新网络 因此以下超参数有不同的选择方法: ...
同策略(A3C、PPO、PPO+GAE)与异策略(DQN、DDPG、TD3、SAC)的主要差异是: 异策略off-policy:ReplayBuffer内可以存放“由不同策略”收集得到的数据用于更新网络 同策略on-policy:ReplayBuffer内只能存放“由相同策略”收集得到的数据用于更新网络 因此以下超参数有不同的选择方法: ...
任何存在多个loss相加的目标函数,一定需要调整系数 lambda,例如SAC算法、共享了actor critic 网络的A3C或PPO,使用了辅助任务的PPG。我们需要确定好各个 lambda 的比例。SAC的第二篇论文加入了自动调整 温度系数 alpha 的机制,处于lambda2位置的温度alpha 已经用于自动调整策略熵了,所以我们只能修改lambda1。
TD-Lambda，对 TD Learning 的一种推广，在学习时引入了信用痕迹的系数项 E。GAE （Generalized Advanta...
当λ=1,GAE 退化为完整的蒙特卡洛回报,具有较低偏差但较高方差。 通过调整λ,可以在偏差和方差之间取得平衡。 3. GAE 递归公式推导 3.1 GAE 公式展开 根据GAE 的定义: A_t = \sum_{l=0}^{\infty} (\gamma\lambda)^l \delta_{t+l} \\