强化学习（十五）Actor-Critic算法

最新推荐文章于 2025-07-23 08:22:15 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 算法 人工智能
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在强化学习（九）策略梯度中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，这种采样方式的方差比较大，学习效率也比较低，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。我们可以借鉴时序差分学习的思想，使用动态规划方法来提高采样效率，即从状态 s s s 开始的总回报可以通过当前动作的即时奖励 r ( s , a , s ′ ) r(s,a,s') r

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（10-1）Actor-Critic算法：Actor-Critic算法的介绍与原理
码农三叔
03-10 5090
Actor-Critic（演员-评论家）是一种强化学习算法，通常用于解决连续动作空间的问题。其一个重要特点是它允许在学习过程中同时学习策略和价值函数，从而可以有效地处理连续动作空间和高维状态空间的问题。在本章的内容中，将详细讲解Actor-Critic算法的知识，为读者步入后面知识的学习打下基础。
【详解+推导！！】Actor-Critic 演员评论家算法
志远的博客
04-09 3万+
Actor-Critic，演员评论家算法是强化学习中的一种很实用的方法。 比较详细的推导可以看：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter9/chapter9?id=actor-critic-1 文章目录1. 简介2. Review: Policy Gradient3. Review: Q-Learning3. Actor-Critic4. Advantage Actor-Critic整个过程如下：Tips：5.A3C, Asynchronous
一文读懂Actor-Critic算法—强化学习(9)
wh1236666的博客
07-23 1320
目录1、先懂两个基础：价值法与策略法1.1、 基于价值（Value-based）的方法：学 “好坏”1.2、 基于策略（Policy-based）的方法：学 “概率”2、Actor-Critic：让 “演员” 和 “评论家” 合作2.1、 Actor（演员）：负责 “做动作”2.2、 Critic（评论家）：负责 “评好坏”3、Actor-Critic 的工作流程：边演边评，持续改进4、关键：用 TD 误差让评价更准确5、核心公式5.1、核心符号先明确5.2、Actor（演员）：策略函数与更新公式5.2.1
【强化学习】Actor-Critic（演员-评论家）算法详解
谁最温柔最有派
04-22 2万+
1 Actor Critic算法简介 1.1 为什么要有Actor Critic Actor-Critic的Actor的前身是Policy Gradient，这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作，而Q-Learning做这件事会瘫痪，那为什么不直接用Policy Gradient呢，原来Actor-Critic中的Critic的前身是Q-Learning或者其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而更传统的Policy Gradient则是回合更新，这降低了学习效率。 现在我们有两套不同的体系，A
Actor-Critic算法
m0_61616957的博客
09-20 1万+
Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员 (Actor) 和评价者 (Critic) 。其中 Actor 使用我们上一节讲到的策略函数，负责生成动作 (Action) 并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。
【强化学习】演员评论家Actor-Critic算法(万字长文、附代码)
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-20 3万+
演员评论家，Actor-Critic算法是强化学习领域的一种重要方法，结合了“演员”（Actor）和“评论家”（Critic）两个部分，它结合了值函数估计和策略优化的优点。在理解其背景时，需要从强化学习的演化历史、策略梯度方法的局限性以及如何通过值函数辅助优化策略展开。文章用一个生活中的比喻来说明它的原理。
深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现 深度学习原理.pdf
04-13
深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现 Actor-Critic 算法是深度强化学习中的一种重要算法，结合了 Policy Gradient 和 Q-learning 两种算法的优点。下面我们将详细介绍 Actor-Critic 算法的原理和实现。 ...
精选资源
强化学习算法-基于python的强化学习actor-critic算法实现
06-02
在这个特定的项目中，我们聚焦于Python实现的Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度和值函数更新的强化学习算法。 Actor-Critic算法在强化学习中占有重要地位，因为它同时利用了策略网络（Actor）和价值网络...
【强化学习】Actor-Critic算法
rellvera的博客
10-26 1310
Actor-Critic 算法是一种综合了策略迭代和价值迭代的集成算法。Actor是利用策略梯度算法实现，Critic使用时序差分实现。Actor-Critic 算法的组成部分为：Actor（策略网络）：Actor是策略函数πθsπ_θ(s)πθ​s，是一个神经网络，它负责在给定状态下选择动作，输出每个动作的概率分布。该网络的训练目标是最大化累计回报的期望。Critic（价值网络）：Critic是值函数VπsV_π(s)Vπ​s。
精选资源
深度强化学习路径规划, SAC路径规划, Soft Actor-Critic算法, SAC-pytorch，激光雷达.zip
02-04
总的来说，深度强化学习结合Soft Actor-Critic算法和激光雷达技术，为路径规划问题提供了新的解决方案。通过PyTorch实现的SAC-pytorch库，开发者能够更容易地研究和开发这类应用，推动智能系统的自主性和智能化程度...
强化学习Actor-Critic 算法
oceancoco的博客
11-27 1175
本书之前的章节讲解了基于值函数的方法（DQN）和基于策略的方法（REINFORCE），其中基于值函数的学习方法只学习一个价值函数，而基于策略的方法只学习一个策略函数。那么，一个很自然的问题是，有没有什么方法既学习价值函数，又学习策略函数呢？答案是Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。
【强化学习】Actor-Critic算法详解
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shura的技术空间
06-22 11万+
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/6-1-actor-critic/ http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html 【强化学习】Actor-Critic详解 之前在强化学习分类中，我们...
Actor-Critic(A2C)算法 原理讲解+pytorch程序实现
qq_44949041的博客
05-06 2万+
Actor-Critic（A2C）算法时强化学习中一种基于策略梯度（Policy Gradient）和价值函数（Value Function）的强化学习方法，通常被用于解决连续动作空间和高维状态空间下的强化学习问题。本文将详细推导Actor-Critic的实现过程并且附上基于pytorch实现的代码，最后给出算法优缺点分析和使用心得。
【学习强化学习】九、Actor-Critic算法原理及实现
weixin_42301220的博客
03-06 7517
文章目录参考资料1. Actor-Critic框架原理1.1 基本介绍1.2 原理分析1.3 Advantage Actor-Critic1. A2C引入2. A2C流程3. tips2. A3C2.1 A3C理解2.2 A3C运作机理2.3 算法大纲3. Pathwise Derivative Policy Gradient3.1 算法流程3.2算法相对于DQN的改变4. 练习1. A3C在训练时有很多的worker进行异步的工作。那么其具体的如何运作的呢？2. A3C是on-policy还是off-po
强化学习4(Actor-Critic算法)
zzw3354353337的博客
11-09 1500
强化学习---Actor-Critic算法
强化学习之Actor-Critic
qq_42498154的博客
12-04 1万+
强化学习Actor Critic1.概念2.优缺点3.原理4.代码DDPG1.概念2.优缺点A3CPPO Actor Critic 1.概念 Actor是一个神经网络 Critic也是一个神经网络，他们是不同的神经网络，Actor用于预测行为的概率，Critic是预测在这个状态下的价值。 结合了Policy Gradient（Actor）和Function Approximation（Critic）的方法，Actor基于概率选行为，Critic（可以用Q-learning或者Value-based）估计每一
a3c算法的输出函数
最新发布
08-17
<think>首先，用户的问题是：“我想了解A3C算法中输出函数的实现或原理 请问A3C算法 输出函数 实现原理 或 示例代码”。这涉及到A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法中的输出函数部分。 回顾A3C算法：A3C是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic框架。Actor负责输出策略（动作概率分布），Critic负责评估状态值。输出函数通常指的是Actor网络的输出部分，它输出动作的概率分布。 在A3C中，输出函数的实现原理： - Actor网络：输入是状态，输出是动作的概率分布。对于离散动作空间，输出层使用softmax函数；对于连续动作空间，可能输出高斯分布的参数（如均值和方差）。 - 输出函数的核心是生成策略π(a|s)，即给定状态s下选择动作a的概率。 用户要求提供实现原理或示例代码。我需要基于系统指令： - 使用中文回答。 - 行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 生成相关问题。 - 在引用末尾添加引用标识。 参考提供的引用： - 引用[1]：介绍了A3C算法，包括Actor和Critic网络。 - 引用[2]：提到了优势函数的计算和网络参数更新。 - 引用[3]：讨论了A3C的原理，包括策略梯度。 我的回答应覆盖： 1. **实现原理**：解释A3C中输出函数如何工作。 2. **示例代码**：提供简单的Python代码示例。 3. **结构**：清晰组织，逐步解释。 4. **相关问题**：生成相关问题。 大纲： 1. **引言**：简要介绍A3C和输出函数。 2. **实现原理**： - Actor网络的作用。 - 输出函数的具体实现（离散 vs 连续动作空间）。 - 数学公式：如策略梯度。 3. **示例代码**：提供代码片段，解释关键部分。 4. **总结**：强调重要性。 5. **相关问题**：生成3个相关问题。 数学公式： - 对于离散动作空间，输出是softmax：$ \pi(a|s) = \frac{e^{z_a}}{\sum_{b} e^{z_b}} $，其中$z$是网络输出。 - 策略梯度：$ \nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E} \left[ \nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s) A(s,a) \right] $，其中$A$是优势函数。 示例代码：使用TensorFlow或PyTorch简化版。 相关问题： 1. A3C算法中如何计算优势函数？ 2. A3C与其他Actor-Critic算法的区别？ 3. 如何优化A3C的输出函数以提高性能？ 确保回答真实可靠：基于标准强化学习知识。</think>### A3C算法中输出函数的实现原理与示例代码 A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法是一种高效的强化学习算法，它通过多个异步智能体并行训练，结合Actor网络（策略网络）和Critic网络（价值网络）。输出函数主要指**Actor网络的输出部分**，它负责生成策略（动作概率分布），指导智能体在给定状态下选择动作。下面我将逐步解释实现原理，并提供示例代码。 #### 1. **输出函数的实现原理** 在A3C中，输出函数的核心是Actor网络，它输入状态$s$，输出动作的概率分布$\pi(a|s)$。实现原理基于策略梯度方法，具体如下： - **Actor网络结构**： - 输入层：状态$s$（例如，图像像素或传感器数据）。 - 隐藏层：全连接层或卷积层，用于特征提取。 - 输出层：根据动作空间类型设计： - **离散动作空间**（如游戏中的按键）：输出层使用softmax激活函数，生成每个动作的概率。公式为： $$ \pi(a|s) = \frac{e^{z_a}}{\sum_{b} e^{z_b}} $$ 其中$z_a$是网络输出的原始分数，$a$表示动作。输出函数确保概率分布归一化（所有动作概率和为1）。 - **连续动作空间**（如机器人控制）：输出层通常生成高斯分布的参数（均值$\mu$和标准差$\sigma$），动作$a$从该分布采样。公式为： $$ a \sim \mathcal{N}(\mu(s), \sigma(s)) $$ 这里$\mu(s)$和$\sigma(s)$是网络的直接输出，需通过激活函数（如tanh或softplus）约束范围[^1]。 - **数学基础**：输出函数的目标是最大化期望累积奖励$J(\theta)$，其中$\theta$是网络参数。策略梯度定理给出梯度更新： $$ \nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E} \left[ \nabla_\theta \log \pi_\theta(a|s) \cdot A(s,a) \right] $$ 其中$A(s,a)$是优势函数（由Critic网络估计），表示动作$a$相对于平均值的优势。输出函数通过$\log \pi_\theta(a|s)$参与梯度计算，引导策略优化[^3]。 - **关键特性**： - 输出函数必须是可微的，以支持反向传播。 - 在A3C中，多个智能体异步更新全局网络参数，避免经验相关性，提升训练效率。 - 输出函数的设计需匹配问题：离散动作用softmax，连续动作用参数化分布。 #### 2. **示例代码（Python with TensorFlow）** 以下是一个简化的A3C实现，展示输出函数在Actor网络中的代码实现（基于离散动作空间）。代码使用TensorFlow框架，并注释关键部分。 ```python import tensorflow as tf import numpy as np # 定义Actor网络（输出函数部分） class ActorNetwork(tf.keras.Model): def __init__(self, num_actions): super(ActorNetwork, self).__init__() self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu') # 隐藏层 self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu') # 隐藏层 self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(num_actions, activation='softmax') # 输出层：softmax生成概率分布 def call(self, state): x = self.dense1(state) x = self.dense2(x) action_probs = self.output_layer(x) # 输出：动作概率分布π(a|s) return action_probs # 示例：使用输出函数生成动作 def select_action(actor_net, state): state = np.expand_dims(state, axis=0) # 添加批次维度 probs = actor_net(state).numpy().flatten() # 获取概率分布 action = np.random.choice(len(probs), p=probs) # 根据概率采样动作 return action, probs # 训练中的梯度更新（简化版） def update_actor(actor_net, states, actions, advantages, optimizer): with tf.GradientTape() as tape: probs = actor_net(states) # 输出函数计算π(a|s) log_probs = tf.math.log(tf.reduce_sum(probs * tf.one_hot(actions, depth=probs.shape[1]), axis=1)) loss = -tf.reduce_mean(log_probs * advantages) # 策略梯度损失：-logπ * A gradients = tape.gradient(loss, actor_net.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, actor_net.trainable_variables)) # 主程序示例（部分） num_actions = 4 # 假设离散动作空间有4个动作 actor = ActorNetwork(num_actions) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) # 模拟训练步骤 state = np.array([0.1, 0.5, 0.3]) # 示例状态 action, probs = select_action(actor, state) # 输出函数生成动作 print(f"动作概率分布: {probs}, 选择动作: {action}") # 更新网络（需Critic计算优势函数A） advantages = np.array([0.8]) # 示例优势值 update_actor(actor, [state], [action], advantages, optimizer) ``` **代码解释**： - **输出函数实现**：`ActorNetwork`的输出层使用`softmax`，将原始分数转换为概率分布（离散动作）。 - **动作选择**：`select_action`函数根据概率分布采样动作，确保探索性。 - **梯度更新**：`update_actor`计算策略梯度损失，核心是$\log \pi_\theta(a|s) \cdot A(s,a)$，通过优化器更新参数。 - 实际应用中，需结合Critic网络计算优势函数$A(s,a)$，并处理异步更新（如多线程）[^2]。 #### 3. **总结** A3C的输出函数是Actor网络的核心，它通过概率分布指导动作选择，并利用策略梯度优化训练。在离散动作空间，softmax确保归一化；连续空间则需参数化分布。示例代码展示了TensorFlow实现，但实际系统需扩展异步机制和Critic集成。输出函数的设计直接影响算法性能，需根据问题调整网络结构[^1]。
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