今天我们会来说说强化学习中的一种结合体 Actor Critic (演员评判家), 它合并了 以值为基础 (比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients) 两类强化学习算法. 注: 本文不会涉及数学推导. 大家可以在很多其他地方找到优秀的数学推导文章. 因为本文原作是一段短视频介绍. 所以首先放视频链接:...
AC算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它包含两个主要的组件：Actor和Critic。
Actor-Critic 是一种基于值函数和策略函数的策略迭代算法。它的主要思想是通过同时学习策略函数和价值函数...
Actor-Critic:Actor-Critic算法实现相对复杂,需要同时处理策略和值函数的更新,但在一些复杂任务中表现较好。 七、采样效率PG with Baseline:PG with Baseline在采样效率方面相对较低,由于使用蒙特卡洛方法进行策略更新,可能需要大量的样本才能得到较好的策略。Actor-Critic:Actor-Critic在采样效率方面...
在AC（Actor-Critic）算法中，Actor输出的动作和环境中的动作之间存在密切的关系。Actor是策略网络，它负责根据当前的状态输入，输出一个动作的概率分布或者连续动作值。Critic是评判网络，当输入为环境状态时，它可以评估当前状态的价值，当输入为环境状态和采取的动作时，它可以评估当前状态下采取该动作的...
Actor-Critic并非简单的PG与DQN的组合，而是TD版本的PG算法。这种理解有助于更清晰地认识AC的核心。在AC中，Critic计算的值为V值，而非Q值。若直接使用网络估算的Q值作为更新值，效果可能不佳。原因在于，当使用Q值作为权重更新策略时，易陷入正数陷阱，使得某个动作概率持续升高，而非期望提高的高分数...
Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的...
今天我们会来说说强化学习中的一种有效利用计算资源, 并且能提升训练效用的算法, Asynchronous Advantage Actor-Critic, 简称 A3C. 我们先说说没什么关系的,大家知道平行宇宙这回事. 想像现在有三个平行宇宙, 那么就意味着这3个平行宇宙上存在3个你, 而你可能在电脑前呆了
在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG)。 04 .NET分布式框架 | Orleans 知...
在深度强化学习中，actor-critic算法是一种常用的方法，它通过两个神经网络模型来分别估计策略（actor）和...