CRITIC

DQN——PPO流程总结

本文主要根究莫凡大大的RL教程总结下NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,Actor-Critic,DDPG
小葡萄co·2020-06-28 22:56

强化学习（Policy Gradient，Actor Critic）

强化学习是通过奖惩的反馈来不断学习的，在Q-Learning，Sarsa和DQN中，都是学习到了价值函数或对价值函数的近似，然后根据价值来选择策略（如选择最大价值的动作），所以这一类也被称为ValueBasedModel。但是这种处理方式有几处瓶颈：处理连续动作效果差。对于高维度或连续状态空间，使用ValueBased通过得到价值函数再制定策略，需要比较所有action的价值大小，此时选出最大价值
上杉翔二·2020-06-25 16:39

2.深度强化学习------SAC(Soft Actor-Critic)算法资料整理

SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。近期简单的看了一下SAC算法的思想，目前尚未深入研究，先把当前的资料整理一波，便于进一步学习。后续再作进一步更新1.SAC原理介绍可重点看前三篇SAC原理讲解BLOG①：这篇blog非常详细的讲解了SAC的实现过程，包括理论推导过程，看懂这篇blog基本就差不多明白SAC了。SAC原理讲解BLOG②：这篇blog对于SAC的算法思路做了一个很好的梳
EdenJin·2020-06-25 14:20

Actor-Critic

Actor-Critic！1.什么是Actor-Critic?
The_Thinker_QChen·2020-06-25 06:34

强化学习：Actor-Critic如何指导蒙特卡洛搜索

最近自己写这个五子棋的强化学习AI遇到了很多困难，而且在如何使用训练结果来指导蒙特卡洛搜索方面遇到了障碍。又重新回看了这个AlphaZero-Gomuku项目的源码，从中学到了很多东西，以及许多遇到的问题的具体解决方案。啊啊啊，好后悔，应该早点回去看的。（当然，源码还是有一些地方没有看明白）在之前写过的博文面向初学者的蒙特卡洛树搜索MCTS详解及其实现中，我们已经讲了如何基于UCB进行探索和利用，
彩虹糖梦·2020-06-22 20:22

强化学习—DQN算法原理详解

常见的是以DQN为代表的valuebased算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy
binbigdata·2020-06-22 18:40

[论文翻译]Actor-Attention-Critic for Multi-Agent Reinforcement Learning

Hi，论文翻译仅供参考，想了解细节还是建议阅读原文论文链接：Actor-Attention-CriticforMulti-AgentReinforcementLearning引入注意力机制的Actor-Critic
Katniss-丫·2020-06-21 23:41

actor-critic

1.actor是policy-gradient，critic是类似于q-learning的value-based的另一个代表：state-value，所以actor-critic是policy-gradient
Iverson_henry·2020-06-18 15:58

C Primer Plus 第六版 第12章 编程答案

=56)critic(&units);printf("Youmusthavelookeditu
LGDSNX·2020-05-31 20:05

[强化学习]易混知识勘误_from李宏毅P5——Sparse Reward的解决方法（目标太难怎么办）

PolicyGradient易混知识勘误_from李宏毅P2——PPO\Off-policy\On-policy易混知识勘误_from李宏毅P3——Q_Learning易混知识勘误_from李宏毅P4——Actor-Critic
Love_marginal·2020-04-15 14:33

【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

CS294 Lecture 6-Actor Critic

从"rewardtogo"到ActorCritic回顾一下REINFORCE算法其中rewardtogo为但这个rewardtogo有什么缺点呢？实际上这个rewardtogo只是估计了单个轨迹从开始的累积奖励，并不是一个期望的概念，因此方差较大。那么应该如何改进以降低方差呢？实际上我们希望理想的rewardtogo是如果我们知道，那么策略梯度便是：在上一节我们还讲到了应该添加一个baseline
丰谷数·2020-03-21 17:22

如何快速高效的学习和记忆

##父母及学校教育从小洗脑，告诉做事不要上瘾其实是需要critic的。想要成为专家，不上瘾，不忘我工作，不在一个领域沉迷是没办法拿出好成果的。
leo行走天涯·2020-03-14 21:50

THE CRITIC

Weegee1943Icouldn'tseewhatIwassnappingbutcouldalmostsmellthesmugness维加，主要拍摄夜间的暴力犯罪，经常在清晨5点出发寻找题材，认为这个时间人们最容易发生各种凶案。维加后面也将纽约拍摄的各种罪案照片编成画册出版，名为《赤裸城市》。也许是常拍凶杀案的原因，夜间他常常使用到闪关灯，而事实上，他的作品中，即使是白天也使用闪关灯，对象的反差
思践于人·2020-03-14 13:02

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

跟我一起学单词(3)

收集+ionmotion:运动distribution:分布distribute:分配+ionattractive:有吸引力的attract:吸引+iverevise:修改2.批评家延期分配复习了汤.critic
Dante丶·2020-02-19 00:22

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

深度强化学习从入门到大师：简单介绍A3C （第五部分）

ThomasSimonini翻译、校对|斯蒂芬•二狗子审核|邓普斯•杰弗整理|菠萝妹原文链接：https://medium.freecodecamp.org/an-intro-to-advantage-actor-critic
AI研习社·2019-12-16 19:53

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

李宏毅机器学习系列-强化学习之Q-Learning

李宏毅机器学习系列-强化学习之Q-Learning评判家(Critic)怎么衡量$V^\pi(s)$蒙特卡洛法(MC)时序差分算法(TD)MC和TD对比另一种评判$Q^\pi(s,a)$Q-Learning
王伟王胖胖·2019-09-03 22:36

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

解读DDPG算法结构

输出的动作值并不是一个概率分布，而是一个确定性的连续动作选择（可以适用连续动作情况），其网络就是给予状态作为输入，然后网络会给予一个动作作为输出，表示在这个状态情况下，最该采取的动作值，然后对其这个online网络的更新是根据critic
马飞飞·2019-06-05 10:39

强化学习（三）——Policy Gradients、Actor Critic、DDPG、A3C四种算法思想

一、PolicyGradients算法在强化学习（二）中讲过的Qlearning算法是根据分析Q值来选取动作，那么本节介绍一个直接输出动作的算法：PolicyGradients。该算法可以在一个连续区间输出动作（输出的动作可以是连续值）。PolicyGradients通过更新神经网络来决定输出策略，那神经网络是如何进行更新呢？利用reward值来引导某一个动作是否应该增加被选的概率（基于概率的算法
colourgxk·2019-04-25 21:05

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算法简要理解

ActorCritic算法：网络定义Actor和critic分别是两个结构不同神经网络。（其实，它们还各有一个与自身结构相同，但是参数权值不同的孪生网络。
Site1997·2019-04-08 13:32

Reinforcement Learning学习笔记|从Q-Learning到Actor Critic

ReinforcementLearningNOTE最近，DeepReinforcementLearning的应用和发现十分广泛，如AlphaGO。我们将关注于学习解决增强学习的不同结构。包括Q-learning、DeepQ-Learning、PolicyGradient、ActorCritic和PPO。Introduction三个问题：WhatReinforcementLearningis,and
BillDingDJ·2019-03-31 14:00

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

策略梯度之---actor critic

Actorcrtic算法的思路，流程如下图所示actorcritic算法伪代码如下图所示其中，critic使用基于值函数近似的方法，近似函数为线性函数，参数为w，为TDerror根据DQN中的参数更新公式所以有
hello_hxx·2019-03-12 00:25

强化学习ActorCritic

ActorCriticActor负责进行动作的奖惩，而Critic将对奖惩进行评估，从而对下一步的奖惩做出影响Actor的算法基础是PolicyGradients，Critic的算法基础是Q-learningActor
JasonSparrow_1·2019-03-08 15:02

【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
jessie_weiqing·2019-02-27 20:15

【笔记2-1】李宏毅深度强化学习笔记（一）Outline

李宏毅深度强化学习课程评价：强化学习:举例深度学习的特点:强化学习方法Policy-basedapproach--learnanactorValue-basedapproach--learnacriticActor-Critic
jessie_weiqing·2019-02-24 17:14

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

加州伯克利大学发布的off-policymodel-free强化学习算法，softactor-critic（SAC）论文地址为：SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticActor
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

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性
云栖社区v·2019-02-01 23:47

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

TensorFlow 2.0深度强化学习指南

在本教程中，我将通过实施AdvantageActor-Critic(演员-评论家，A2C)代理来解决经典的CartPole-v0环境，通过深度强化学习（DRL）展示即将推出的TensorFlow2.0特性
阿里云云栖社区·2019-01-28 00:00
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