【从RL到DRL】深度强化学习基础（二）——Actor-Critic Methods中策略与价值网络机构以及算法迭代过程、实例分析——AlphaGo的训练过程、蒙特卡洛树初步

最新推荐文章于 2025-07-16 20:59:40 发布
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Actor-Critic Methods

Actor-Critic Methods可以视为将前面讲到的基于价值与基于策略的两种学习方法相结合

在这里插入图片描述

状态函数预测与网络结构

因为状态函数定义为：在这里插入图片描述
但遗憾的是策略函数π以及动作价值函数Qπ我们都是未知的，因此在AC算法下，我们使用两个神经网路来分别近似策略函数与动作价值函数。将策略函数（Policy）视为“执行者”（Actor），而将动作价值函数视为“打分员”（Critic），就可以借助神将网络参数θ和w，将策略函数与动作价值函数向准确值趋近（Approximation）：
最低0.47元/天 解锁文章
强化学习算法：ActorCritic 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-27 984
强化学习算法：Actor-Critic 原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：Actor-Critic算法,强化学习,价值函数,策略梯度方法,RL案例研究
深度强化学习笔记01【Policy-Gradient/Actor-Critic/DQN/PPO】
zpz84761695的博客
08-15 600
本系列文为作者本人在学习过程中笔记，为本人复盘学习用，主观色彩浓厚，且仅适合对DRL有一定了解的人阅读！
深度剖析 AlphaGo 的训练策略
Li_yi_chao的博客
02-28 2937
AlphaGo的训练中，主要涉及三个核心网络、四个重要部分 三个核心网络： 1、有监督的CNN：学习大量高手棋谱，实现‘快速成长’ 2、估值网络VL：实战中，value-learn会对系统的下一步落子的策略，做评估 3、强化学习网络 RL：计算机不断‘自我对弈’，并在整盘棋下完后，对胜败结果做反馈，从而对整盘棋落子的合理性打分，协助系统落子。 四个重要部分： 1、走棋网络：给定抢...
【深度强化学习】策略网络和价值函数网络分别是什么？
qq_40718185的博客
12-16 3811
价值函数网络是一个神经网络，用于估计在给定状态或采取某个动作后能够获得的。策略网络是一个神经网络，用于建模智能体的策略，即在。
从强化学习的角度看alphago与MCTS
小柴不会敲代码
05-26 1821
AlphaGo简单原理
(一)Alpha系列之AlphaGo（深度学习，强化学习，MCTS）
qq_44524552的博客
08-07 3560
AlphaGo首次将神经网络深度学习，强化学习，和MCTS用于围棋，并且取得了很大的成就。尽管AlphaGo成绩优异，但是由于AlphaGo的强大依靠了大量的专家数据和强大的计算资源。在是否智能这上面AlphaGo还是备受争议。下一节介绍AlphaGo Zero,它的升级版， AlphaGo Zero没有借鉴人类的任何经验，就通过纯粹的强化学习，从0在很短的时间内就达到了很高的棋力水平，真的很让人期待！！！
强化学习
u013052732的专栏
03-07 1725
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深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）
滴墨成殇的博客
11-12 2708
对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 　　想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法。 　　我们知道，DRL 算法大致可以分为如下这几个类别：Value Based and Policy Based，其经典算法分别为：Q-lea...
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）
a1424262219的博客
12-25 2809
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm） 2017-12-25 16:29:19 　　对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解，现将其梳理一下，记录在此，也给想学习的小伙伴一个参考。 　　想要认识清楚这个算法，需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解，推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gra...
强化学习（四）—— Actor-Critic
Cyrus_May的博客
03-29 4431
强化学习（四）—— Actor-Critic1. 网络结构2. 网络结构2. 策略网络的更新-策略梯度3. 价值网络的更新-时序差分（TD）4. 网络训练流程3. 案例 1. 网络结构 状态价值函数： Vπ(st)=∑aQπ(st,a)⋅π(a∣st) V_\pi(s_t)=\sum_aQ_\pi(s_t,a)\cdot\pi(a|s_t) Vπ​(st​)=a∑​Qπ​(st​,a)⋅π(a∣st​) 通过策略网络近似策略函数: π(a∣s)≈π(a∣s;θ) \pi(a|s)\approx\
AlphaGo：策略网络、价值网络与蒙特卡洛树搜索的深入解析
weixin_37410657的博客
05-06 2281
AlphaGo是围棋人工智能的重要突破，它通过策略网络、价值网络和蒙特卡洛树搜索的结合实现了超越人类水平的围棋对弈能力。本文深入探讨了这三个关键组成部分的原理，并提供了简化的Python代码实现。AlphaGo的成功不仅为围棋AI提供了新的思路，也为人工智能领域的其他问题提供了有益的启示。
AlphaGo是如何炼成的：解读论文 "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"
GhostLWB的博客
12-09 3526
这篇发表在nature 2016年1月27日上的文章题目为："Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search"来自Google deep mind，它阐述了AlphaGo的模型过程和训练方法，让我们对这篇论文进行解读，看看为何AlphaGo可以成为迄今最强大的围棋对弈程序吧。 论文地址为：Mastering th...
强化学习的几种主要的方法
ahah12345678的博客
10-14 990
策略梯度方法通过直接在策略空间中进行优化来更新策略。Actor-Critic方法则是结合了基于值的方法和基于策略的方法，它通过一个值函数来评估策略的表现，并使用一个策略梯度更新算法来改进策略。α-β剪枝是一种在树中搜索最优策略的算法，它通过剪枝来减少搜索的复杂度MCTS主要用于解决大规模、复杂的博弈问题，如围棋、象棋等。基于值的方法通过估计每个状态-动作对的价值来选择动作，基于策略的方法通过优化策略本身来选择动作，而基于搜索的方法则通过搜索所有可能的动作序列来找到最优策略。
谷歌Nature论文alphaGo Zero: Mastering the game of Go without human knowledge论文详解
祥瑞的技术博客
01-09 4026
背景：谷歌的阿尔法围棋算法（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习(deep learning)”。2017年，谷歌推出了Alpha Zero，通过强化学习（reinforcement learning）的方法，在不依赖人类经验的基础和击败了Alp...
强化学习：Actor-Critic如何指导蒙特卡洛搜索
彩虹糖的博客
02-09 635
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...
【从RL到DRL】深度强化学习基础（五）离散控制与连续控制——确定策略梯度方法（DPG）、使用随机策略进行连续控制
Vulcan_Q的博客
10-22 1365
本文为深度强化学习基础的第五篇，介绍了从离散控制进阶到连续控制，分别介绍了确定策略梯度方法进行连续控制，以及使用随机策略进行连续控制
深度强化学习实战: Step by Step创建训练环境(亲测可运行)
HJJ19881016的专栏
05-19 4377
结合Unity和ml-agents创建一个简单的游戏作为强化学习算法的训练环境。本文中用的是官方最新发布的稳定版ml-agents release_1（Version 1.0.0）。整个DIY过程亲测可运行。
【强化学习解惑】强化学习中的策略（policy）、价值函数（value function）和Q函数分别代表什么？
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
07-16 1146
强化学习中的策略（policy）、价值函数（value function）和Q函数分别代表什么？
学习笔记——DL、RL、DRL的相关知识以及联系（一）
weixin_42772540的博客
05-19 4265
深度学习（DL，Deep Learing） 深度学习基本概念，作学习笔记使用，资料链接在文末 学习样本数据的内在规律和表示层次，最终目标时让机器能够像人一样具有分析、学习能力。 几个应用领域：搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语言、推荐和个性化技术。 一、简介 深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法： 基于卷积计算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN） 基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码（Auto encoder）和稀疏
深度强化学习：Soft Actor-Critic算法详解与入门
Soft Actor-Critic (SAC) 是一种基于深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 的模型-free算法，它在原始论文《Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor》中首次...
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