Policy gradient Parameterize policy directlyNo value functionOn policy 训练: Because samples can not be re-used只能等到回合结束才能更新 A2C, A3C, PPO 都不是纯 policy based 的 RL 方法，准确地说是 Actor-Critic 方法，即，同时用…

目录 1. 引言 2. 比较 3. 本质联系 1. 引言 我们前面两次学习了与baseline有关的两种算法：REINFORCE 和 A2C，仔细阅读的同学会发现两者的神经网络的结构是一致的，那么这两者究竟有什么关系呢？ 2. 比较 我们先来看看两者的算法…

目录 1. 引言 2. 数学推导 3. 算法 1. 引言 我们上次介绍了利用到了baseline的一种算法：REINFORCE。现在我们来学习一下另一种利用到baseline的算法：Advantage Actor-Critic(A2C) 2. 数学推导 我们在Sarsa算法中推导出了这个公式 ，我们分…

个人理解： ACadvantage A2C A2C重要性采样TD(n) PPO A2C： 所谓A2C就是在AC的基础上加了一个Advantage，公式有如下改进： 但是Q可以由V计算而来，因此转变位： 目的在于：给Q值增加一个基线&am…

A2C：Advantage Actor Critic算法 policy gradient结合MC的思想就是REFORCEMENT算法，采用回合更新策略网络。如果对这个感兴趣的，可以看我的另一篇https://blog.csdn.net/MR_kdcon/article/details/111767945。 REFORCEMENT缺陷就是&#xff…

Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C)的同步、确定性变体。它使用多个workers来避免使用重播缓存。 要点核心 原始文献： https://arxiv.org/a…

关于A2C的介绍可以参考书本158页 流程图 此处参考强化学习–从DQN到PPO， 流程详解 图片来源于博客强化学习之policy-based方法A2C实现（PyTorch） 代码实现 代码参考Actor-Critic-pytorch import gym, os from itertools import count impo…

两者的神经网络结构一模一样，都是分为两个网络，即策略神经网络和价值神经网络。但是两者的区别在于价值神经网络的作用不同，A2C中的可以评价当前状态的好坏，而REINFORCE中的只是作为一个Baseline而已，唯一作用就是降低…