编者按：强化学习并不是什么新鲜的内容，时至今日，关于RL的优秀教程很多，尽管大家都在尽力把内容说得浅显易懂一些，但复杂的数学公式和大量图表仍让初学者望而却步。近日，数据科学家Rudy Gilman受此启发&…

上篇文章我们讲到Policy Gradient可能给出的action分布是比较极端的，导致很多状态无法进行探索，陷入局部最优，本篇我们将讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法：Actor-Critic算法。 在讨论Actor-Critic算法前&a…

A2C & A3C Actor-Critic一般简称AC算法。针对它的一般用法参见《机器学习（三十五）》。 AC算法也可用于DRL领域，具体的做法和DQN类似： 一个Actor网络，用来近似V值。 一个Critic网络，用来近似Q值。 …

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…