Actor-critic就是一个结合了value-based和policy-based方法,来有效降低采样方差的方法。 这里的Actor就是一个策略网络πθ(s)用于根据当前状态生成相应动作。Critic就是用来评估当前状态下选择该动作好坏的价值函数q^w(s,a)。那么Actor策略网络就会结合价值函数得出的q值来进行策略更新,更新公式为: Δθ=α∇θ(lo...
DPG论文将这种梯度更新方式称为确定性策略梯度deterministic policy gradient,并证明了它是策略梯度policy gradient的一种特殊情况。(policy gradient算法的细节会在policy based算法中介绍) 我们将确定性策略梯度的策略模型和之前值函数的估计方法结合,便得到了一种具有连续动作处理能力的,具有actor-critic结构(在介绍policy-...
结合两者：Actor-Critic 方法 Actor-Critic方法结合了Policy Based和Value Based两种方法的优势。在这个框架下：Actor：基于策略的组件（策略梯度），负责生成动作。Critic：基于值的组件，负责评估采取特定动作的好坏。Actor-Critic方法旨在利用Critic的值函数来减少Actor策略梯度估计的方差，从而提高学习效率。每种方法都有...
对于Actor-Critic算法,说法错误的是( )。 A. Actor-Critic算法结合了policy-based和value-based的方法 B. Critic网络是用来输出动作的 C. Actor网络是用来输出动作的 D. Actor网络是用来评价Critic网络所选动作的好坏的 相关知识点: 试题来源: 解析 B、D ...
简单解释 Policy Gradient需要Actor 网络来实现,通过对动作的输出概率的对数似然值乘上动作的价值评价作为loss去更新policy(动作的概率)。对于动作的价值评价更是多种多样,这些就是PG(Policy Gradient)的核心部分。 注:log的有无区别 加log:增加了非线性 无log:无非线性 详情在这里: 一共涉及6种价值的评估: 1 ...
对于Actor-Critic算法,说法错误的是A.Actor-Critic算法结合了policy-based和value-based的方法B.Critic网络是用来输出动
action domain. We present anactor-critic,model-free algorithmbased on thedeterministic policy ...
Policy Gradients & Actor Critic . 而且个人认为 Policy gradient 最大的一个优势是: 输出的这个 action 可以是一个连续的值, 之前我们说到的 value-based 方法输出的都是不连续的值, 然后再选择值...Policy Gradients 直接输出概率 Policy gradient 是 RL 中另外一个大家族, 他不像 Value-based 方法(Q le...
Value-based or Policy-based 采用什么方法完全取决于取得的效果。现在的研究发现policy gradient的方法效果比Q-learning这种单纯基于value的方法好,所以选择policy gradient,事实上是把两者结合起来的actor-critic效果是最好的!只是说actor-critic的关键在于policy gradient。
深入理解强化学习(七)- Actor-Critic 图0-1 强化学习方法 在第2章介绍强化学习问题的时候,我们提到了优化策略和优化值函数之间的等价关系,也就是说找到最优的值函数也就等于找到了最优的策略。因此,根据优化目标是值函数还是策略,model-free的强化学习方法分为基于值函数Value-based和基于策略Policy-based 这两种类...