Actor-Critic

【强化学习】Soft Actor-Critic(SAC)论文解读以及pytorch简易代码复现

文章地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/114236301欢迎交流指教~
weixin_43609744·2020-03-28 14:00

强化学习dqn系列梳理--从入门到进坑

标签：强化学习深度学习机器学习DeepQlearningDQN人工智能一、基础知识强化学习可以划分为基于价值函数的方法，策略梯度方法，和结合策略梯度以及价值函数的actor-critic方法；其中基于价值函数的典型算法是
机器学习评论·2020-03-25 11:57

SAMPLE EFFICIENT ACTOR-CRITIC WITH EXPERIENCE REPLAY

paperavailableathttps://arxiv.org/pdf/1611.01224.pdfThispaperpresentsanactor-criticdeepreinforcementlearningagentwithexperiencereplaythatisstable,sampleefficient,andperformsremarkablywellonchallenging
朱小虎XiaohuZhu·2020-03-14 01:34

A Survey of Actor-Critic Reinforcement Learning Standard and Natural Policy Gradients

Thestochasticprocesstobecontrolledisdescribedbythestatetransitionprobabilitydensityfunctionf.Oncethefirsttransitionontoanextstatehasbeenmade,πgovernstherestoftheactionselection.Therelationshipbetweent
hzyido·2020-03-06 23:32

Connecting Generative Adversarial Networks and Actor-Critic Methods

DavidPfau,OriolVinyalsfromGoogleDeepMindBothgenerativeadversarialnetworks(GAN)inunsupervisedlearningandactor-criticmethodsinreinforcementlearning(RL)havegainedareputationforbeingdifficulttooptimize.Pr
朱小虎XiaohuZhu·2020-03-03 03:48

进一寸有一寸的欢喜

之前一直理解的actor-critic的算法就像网上的经典图：actor是一个policy的（深度神经）网络，critic的是一个价值或者Q网络。
吕鹏_hunhun·2020-02-29 18:30

强化学习介绍

强化学习算法类型策略梯度：可直接区别以上的目标基于值：估计最优策略（不明确哪个是最优的策略情况下估计）的值函数和Q函数Actor-critic（演员-评论家）：使用当前策略去估计值函数和Q函数来改进策略基于模型
Phonard·2020-02-04 12:00

深度强化学习（理论篇）—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic

来源于Tangowl的系列文章https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/81253033自己第一篇paper就是用MDP解决资源优化问题，想来那时写个东西真是艰难啊。彼时倒没想到这个数学工具，如今会这么火，还衍生了新的领域——强化学习。当然现在研究的内容已有了很大拓展。这段时间会做个深度强化学习的专题，包括基础理论、最新文献和实践三大部分。1概述
TangowL·2019-12-28 16:33

深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现

在之前的几篇文章中，我们介绍了基于价值Value的强化学习算法DeepQNetwork。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现，可以参考之前的文章：实战深度强化学习DQN-理论和实践：https://www.jianshu.com/p/10930c371cacDQN三大改进(一)-DoubleDQN：https://www.jianshu.com/p/fae51b5fe000DQN三大改进(二
文哥的学习日记·2019-12-12 14:51

Keras深度强化学习--A3C实现

A3C算法是GoogleDeepMind提出的一种基于Actor-Critic的深度强化学习算法。
洛荷·2019-12-08 08:11

深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现

原文链接：https://www.jianshu.com/p/25c09ae3d206在之前的几篇文章中，我们介绍了基于价值Value的强化学习算法DeepQNetwork。有关DQN算法以及各种改进算法的原理和实现，可以参考之前的文章：实战深度强化学习DQN-理论和实践：https://www.jianshu.com/p/10930c371cacDQN三大改进(一)-DoubleDQN：http
小草cys·2019-09-13 09:31

强化学习Actor-Critic算法究竟是怎么回事？

原文链接：https://my.oschina.net/u/778683/blog/3100670我们有了像Q-learning这么好的算法,为什么还要再折腾出一个Actor-Critic算法呢?
choushi5845·2019-09-02 10:00

深度强化学习：Policy-Based methods、Actor-Critic以及DDPG

Policy-Basedmethods在上篇文章中介绍的DeepQ-Learning算法属于基于价值(Value-Based)的方法，即估计最优的action-valuefunction$q_*(s,a)$，再从$q_*(s,a)$中导出最优的策略$\pi_*$(e.g.,$\epsilon$-greedy)。但是有没有方法能不经过中间过程，直接对最优策略进行估计呢？这样做又有什么好处呢？该部分要
sunwq06·2019-07-15 15:00

系统学习深度学习（三十七）--A3C

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10334127.html1.A3C的引入上一篇Actor-Critic算法的代码，其实很难收敛，无论怎么调参，最后的CartPole
Eason.wxd·2019-06-16 19:29

系统学习深度学习（三十六）--Actor-Critic

转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/10272023.html1.Actor-Critic算法简介Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员(Actor)和评价者
Eason.wxd·2019-06-16 18:55

A3C(Asynchronous advantage actor-critic )/异步优势actor-critic 算法

那么我们的Actor-Critic是不是也可以使用经验回放的技巧呢？当然可以！不过A3C更进一步，还克服了一些经验回放的问题。经验回放有什么问题呢？
lxlong89940101·2019-06-05 21:10

Soft Actor-Critic Algorithms and Applications

TuomasHaarnoja,AurickZhou,KristianHartikainen,GeorgeTucker,SehoonHa,JieTan,VikashKumar,HenryZhu,AbhishekGupta,PieterAbbeel,SergeyLevineAbstractModel-freedeepreinforcementlearning(RL)algorithmshavebeen
朱小虎XiaohuZhu·2019-04-15 23:55

Soft Actor-Critic Algorithms and Applications

TuomasHaarnoja,AurickZhou,KristianHartikainen,GeorgeTucker,SehoonHa,JieTan,VikashKumar,HenryZhu,AbhishekGupta,PieterAbbeel,SergeyLevineAbstractModel-freedeepreinforcementlearning(RL)algorithmshavebeen
朱小虎XiaohuZhu·2019-04-15 23:55

Actor-Critic框架

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportgymnp.random.seed(2)tf.set_random_seed(2)#reproducible#SuperparametersOUTPUT_GRAPH=FalseMAX_EPISODE=3000DISPLAY_REWARD_THRESHOLD=200#rendersenvironmentiftotale
Levy_Y·2019-03-13 20:28

【笔记2-4】李宏毅深度强化学习笔记（四）Actor-Critic

李宏毅深度强化学习-Actor-CriticAsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)回顾–PolicyGradient回顾–Q-LearningActor-CriticPathwiseDerivativePolicyGradient李宏毅深度强化学习课程https://www.bilibili.com/video/av24724071李宏毅深度强化学习笔记（一）
jessie_weiqing·2019-02-27 20:15

强化学习之Actor-Critic

Actor-Critic一句话概括：结合了PolicyGradient（Actor）和FunctionApproximation（Critic）.Actor基于概率选择，Critic基于Actor的行为评判行为的得分
q19930928·2019-02-23 09:44

强化学习论文(1): Soft Actor-Critic

SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor假定已经对经典强化学习建模和基本Actor-Critic
南阁风起·2019-02-22 22:48

带adam优化器版本的神经网络

自己写了一个类似于adam优化的函数,一直想把自己写的神经网络运用到四轴飞行器的训练这个项目里,但又害怕训练效率太低,所以写了一个优化训练的函数,但不是标准的,和标准的有些出入.那个项目Actor-critic
dx888888·2019-02-06 16:34

强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

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
刘建平Pinard·2019-02-01 19:00

强化学习(十五) A3C

在强化学习(十四)Actor-Critic中，我们讨论了Actor-Critic的算法流程，但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。
刘建平Pinard·2019-01-29 18:00

强化学习(十四) Actor-Critic

在本篇我们讨论策略(PolicyBased)和价值(ValueBased)相结合的方法：Actor-Critic算法。本文主要参考了Sutt
刘建平Pinard·2019-01-15 17:00

Keras深度强化学习--Actor-Critic实现

AC算法（Actor-Critic）架构可以追溯到三、四十年前，其概念最早由Witten在1977年提出，然后Barto,Sutton和Anderson等在1983年左右引入了actor-critic架构
Daisy丶·2019-01-10 13:38

机器学习与深度学习系列连载： 第三部分 强化学习（十五) 深度强化学习- Actor-Critic的集大成者：A3C

Actor-Critic的集大成者：A3C首先，我们重温下策略梯度和Q-learning算法策略梯度我们在梯度下降的过程中，对于reward函数的估计是极其不稳定的GtG_tGt=GtG_tGt是从实际环境中交互进行估计
人工智能插班生·2018-12-09 11:08

Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods

TD3算法，这个论文的名字一眼就看出，这个的目的是为了解决函数模拟的误差。按照spinningup的说法，这个算法是基于DDPG的，做了三个方面的改进：第一点：ClippedDoubleQ-learning第二点：Delayedpolicyupdate第三点：Tragetpolicysmoothing注意：1：TD3是一个offpolicy的算法2：TD3只能用于连续动作空间DoubleDQN在2
这梦想不休不止·2018-11-21 01:47

学习笔记：强化学习之Actor-Critic

写在前面：我是根据莫烦的视频学习的Reinforcelearning，具体代码实现包括Q-learning，SARSA，DQN，Policy-Gradient，Actor-Critic以及A3C。
Tiberium_discover·2018-11-20 14:20

Actor Critic

一、介绍Actor-Critic算法有两部分组成：actor和critic。其中action就是PolicyGradient算法，critic是Q-learning。
winddy_akoky·2018-11-07 20:39

深度强化学习（理论篇）—— 从 Critic-only、Actor-only 到 Actor-Critic

自己第一篇paper就是用MDP解决资源优化问题，想来那时写个东西真是艰难啊。彼时倒没想到这个数学工具，如今会这么火，还衍生了新的领域——强化学习。当然现在研究的内容已有了很大拓展。这段时间会做个深度强化学习的专题，包括基础理论、最新文献和实践三大部分。1概述1.1强化学习v.s.监督学习强化学习，与监督学习、无监督学习并列，作为机器学习的三大类。强化学习，研究的是agent从与environme
TangowL·2018-08-12 22:07

理解actor-critic

视角一：从Q-Learning过渡到Actor-Critic经典的Q-learning可以拆成两部分：一部分是Q(s,a)存储了在状态s下执行a动作后，执行greedy策略的期望收益，另外一部分是在决定执行哪一个动作的时候
小草cys·2018-07-23 19:53

Actor Critic

我们有了像Q-learning这么伟大的算法,为什么还要瞎折腾出一个Actor-Critic?
小草cys·2018-07-04 16:54

【强化学习】Actor-Critic算法详解

reinforcement-learning/6-1-actor-critic/http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html【强化学习】Actor-Critic
shura_R·2018-06-22 15:54

学习笔记：ＤＤＰＧ

学习内容：ＤＤＰＧ关键词：记忆库，估计网络，现实网络，PolicyGradient，ValueBased，Actor-Critic简述：ＤＤＰＧ（DeepDeterministicPolicyGradient
奔跑的林小川·2018-05-14 21:38

深度强化学习之Policy Gradient & Actor-Critic Model & A3C

policygradientactor-criticA3Cpolicygradient在之前的DQN是进行valuefunction的approximation，是value-vasedRL。这次要讲的是policy-basedRL。对于RL的policy直接进行参数表示：比如可以输入state（一幅图片，一个featurevector），然后由带有参数的某种算法（比如linearregressi
Snail_Walker·2018-01-12 02:01

A2C Advantage Actor-Critic源码

A2CAdvantageActor-Critic(离散空间)标签（空格分隔）：增强学习算法源码importnumpyasnpimporttensorflowastfimportgymnp.random.seed(2)tf.set_random_seed(2)#reproducible#SuperparametersOUTPUT_GRAPH=False#是否保存模型（网络结构）MAX_EPISODE
Charel_CHEN·2017-11-23 13:18

强化学习基础学习系列之求解MDP问题的policy-base方法

介绍蒙特卡罗策略梯度actor-critic策略梯度一些理解介绍安利一下Karpathy的这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27699682，不多做介绍，看了就知道好。
foreverkeen·2017-10-14 15:19

深度增强学习（DRL）漫谈 - 信赖域（Trust Region）系方法

之前两篇杂文《深度增强学习（DRL）漫谈-从DQN到AlphaGo》和《深度增强学习（DRL）漫谈-从AC（Actor-Critic）到A
ariesjzj·2017-09-16 23:31

学习笔记GAN003:GAN、DCGAN、CGAN、InfoGAN

类似于NLP中的Actor-Critic。https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf。GenerativeAdversarialNets。
利炳根·2017-09-09 14:37

深度增强学习（DRL）漫谈 - 从AC（Actor-Critic）到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）

原文地址：http://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/72851548前言之前在文章《深度增强学习（DRL）漫谈-从DQN到AlphaGo》扯了一些关于DRL的内容，但因为是以DQN为主线，其中大部分谈的是value-based方法。我们知道传统增强学习（Reinforcementlearning,RL）中除了value-based方法，还有一大
ariesjzj·2017-06-04 22:16

深度增强学习（DRL）漫谈 - 从AC（Actor-Critic）到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）

前言之前在文章《深度增强学习（DRL）漫谈-从DQN到AlphaGo》扯了一些关于DRL的内容，但因为是以DQN为主线，其中大部分谈的是value-based方法。我们知道传统增强学习（Reinforcementlearning,RL）中除了value-based方法，还有一大类就是policy-based方法。在RL任务中，我们本质上最终要学习的是策略（Policy）。前者用的是间接方法，即通过
ariesjzj·2017-06-04 22:16

actor-critic框架

最近发现我大自动化的思想在deeplearning中很有体现呀，之前说过77要去研究bicnet了，读完之后从里面采用的actor-critic框架说起吧，这个就用到了我们自控里面反馈的思想。
柒柒的自言自语·2017-05-16 15:00

强化学习系列 8 :Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)

平行训练：A3C其实只是这种平行方式的一种而已,它采用的是我们之前提到的Actor-Critic的形式.为了训练一对Actor和Critic,我们将它复制多份红色的,然后同时放在不同的平行宇宙当中,让他们各自玩各的
女王の专属领地·2017-05-07 10:32

强化学习系列 7 : Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

DDPG)：将DQN网络加入进ActorCritic系统中,这种新算法叫做DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG最大的优势就是能够在连续动作上更有效地学习.成功的解决了Actor-Critic
女王の专属领地·2017-05-07 10:11

强化学习系列 6 : Actor Critic

ActorCriticActorCritic(演员评判家),它合并了以值为基础(比如Qlearning)和以动作概率为基础(比如PolicyGradients)两类强化学习算法.Actor-Critic
女王の专属领地·2017-05-07 10:54

深度增强学习之Policy Gradient方法1

这种算法和基于价值Value的算法结合而成的Actor-Critic算法是目前效果最好的深度增强学习算法。那么关于PolicyGradient方法的学习，有以下一些网上的资源值得看：Andr
算法学习者·2017-04-19 16:18

深度增强学习之Policy Gradient方法1

这种算法和基于价值Value的算法结合而成的Actor-Critic算法是目前效果最好的深度增强学习算法。那么关于PolicyGradient方法的学习，有以下一些网上的资源值得看：Andr
算法学习者·2017-04-19 16:18
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