actor-critic 第5页

MADDPG: Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments笔记

1.论文讲了什么在这篇文章中通过基于所有代理的观测和动作学习一个集中的critic，指导每个代理的actor进行更新的方式，将DDPG方法推广到了多代理强化学习环境中得到了MADDPG算法。主要创新点有（1）将其它代理的观测信息和决策信息用于集中critic的更新，使代理能够根据价值函数学习到合作或竞争策略，（2）通过最大似然估计的方法，近似其它代理的策略，从而可以在更新集中价值函数的过程中不需要

Melody1211·2020-07-01 01:57

深度强化学习8——Actor-Critic（AC、A2C、A3C）

上篇文章我们讲到PolicyGradient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(PolicyBased)和价值(ValueBased)相结合的方法：Actor-Critic

xyt_369587353·2020-06-29 04:11

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

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

[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

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

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