深度强化学习（4）： Actor-Critic 方法篇

• 王树森老师《深度强化学习基础》学习笔记

四、Actor-Critic Methods

Value Network and Policy Network

• 用策略网络 $\pi$ 来 近似 策略函数 $\pi$（相当于运动员），用价值网络 $q$ 来 近似 动作价值函数 $Q$（相当于裁判）。

• 同时训练策略网络和价值网络就被称为 Actor-Critic Methods。

• State-Value Function Approximation：
  

Train the Neural Networks

• Train the networks

  • 更新策略网络 $\theta$ 的值是为了让 $V$ 的值增加，其更新受 $q$ 监督。

  • 更新价值网络 $q$ 的值是为了让 $q$ 的打分更加精准。

  • 网络的训练（参数$\theta$ 和 参数 $q$ 的更新）：
    

• 用 TD 算法更新价值网络 $q$：
  

• 用策略梯度（policy gradient）更新策略网络 $\pi$（详见上节）:
  

Actor-Critic Method

• 流程：
  

• 算法：

  • 注意 $a_{t+1}$ 并不是真的执行的动作，而是根据状态$s_{t+1}$ 随机抽样得到的，用完后就丢弃掉了。
  • 每一轮迭代都做这 9 个步骤，只做一次动作，观测一个奖励，更新一次神经网络参数。
  • 使用 2 为 标准算法，使用 1 为 Policy Gradient with Baseline（效果更好，原因：可以降低方差让算法收敛的更快）。
    

总结：

• Policy Network and Value Network：
  

• Roles of Actor and Critic：
  

• Training：
  

参考与感谢：

• 王树森老师《强化学习基础》课程：https://www.youtube.com/playlist?list=PLvOO0btloRnsiqM72G4Uid0UWljikENlU
• 王树森老师GitHub主页：https://github.com/wangshusen?tab=stars
• 课件：https://github.com/wangshusen/DeepLearning
• 讲义：https://github.com/wangshusen/DRL/blob/master/Notes_CN/