actor-critic框架

最新推荐文章于 2025-06-30 14:26:49 发布
最新推荐文章于 2025-06-30 14:26:49 发布
阅读量7.4k 收藏 7
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37799949/article/details/72287140
本文介绍了强化学习中的Actor-Critic框架，它融合了Q学习和Policy Gradients算法，适用于连续动作空间。Actor网络根据状态选择动作，Critic网络则评估动作价值。此外，还提到了DDPG和A3C算法，其中A3C通过多线程探索策略实现样本低相关性，而UNREAL在A3C基础上增加了辅助任务，结合on-policy和off-policy学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近发现我大自动化的思想在deep learning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。

据说今年几个顶会文章强化学习占到70%，在图像、NLP等等方面都广泛使用，强化学习在博弈论、控制论、运筹学、信息论、模拟优化方法、多主体系统学习、群体智能、统计学以及遗传算法等多个领域都有所应用。


最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
强化学习（RL）算法 中的一种基于 Actor-Critic 框架 的结构 PPO
强化学习曾小健
12-30 1110
或类似的强化学习算法。训练 Actor 和 Critic 网络。衡量某状态的“价值”。学习准确的状态值函数。
Actor-Critic网络
guojunwu1977的博客
03-08 921
Actor-Critic方法是一种结合了策略梯度方法（actor）和值函数近似方法（critic）的强化学习算法。这种结构设计旨在结合两种方法的优点，通过使用critic来减少actor学习过程中的方差，从而提高学习的稳定性和效率。Actor-Critic算法在处理连续动作空间和高维状态空间的问题上特别有效，因此被广泛应用于各种复杂环境的强化学习任务中。
强化学习算法系列（五）：最主流的算法框架——Actor-Critic算法框架
qq_44886972的博客
04-17 1277
在以往学习的算法中，我们均围绕状态价值或动作价值间接优化策略，本章开始我们将学习一类新的算法——策略梯度算法，这种算法通过直接优化策略函数得到最优策略。该类算法更强调实用性是，不需要认识每个状态的价值，直接得到最优策略。在本章我们将从最基本的策略梯度算法REINFORCE开始介绍，然后介绍现今强化学习领域最流行的算法框架Actor-Critic算法框架。
（6-1-01）Actor-Critic算法：Actor-Critic原理（1）
最新发布
码农三叔
06-30 752
摘要： Actor-Critic是一种强化学习算法，结合策略梯度（Actor）和价值函数估计（Critic）。Actor负责选择动作并优化策略，Critic评估策略性能并提供反馈。通过Critic降低策略梯度的方差，Actor调整策略以最大化累积奖励。两者形成策略评估与改进的闭环，适用于连续动作空间问题，兼具高效性和稳定性。经典流程包括策略初始化、交互采样、Critic更新价值函数、Actor优化策略及迭代收敛。该算法通过协同优化解决复杂决策任务。
【Actor-Critic】演员评论家模型
weixin_46267823的博客
03-12 1867
本博客代码部分参考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？答案就是 Actor-Critic。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。
【强化学习】演员评论家Actor-Critic算法(万字长文、附代码)
热门推荐
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 2万+
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。
【学习强化学习】九、Actor-Critic算法原理及实现
weixin_42301220的博客
03-06 7232
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
矩阵对策Matlab代码-L2RPN-using-A3C:使用Actor-Critic框架进行L2RPN挑战的强化学习(https://l2r
06-13
Actor-Critic 框架进行 L2RPN 挑战 ( & ) 的强化学习。 使用此代码训练的代理是挑战的获胜者之一。 代码使用pypownet环境()。 该代码是在 LGPLv3 许可下发布的。 要求 Python >= 3.6 凯拉斯 pypownet 虚拟环境 ...
Actor-Critic原理+PPO算法推导
01-20
Actor-Critic 框架图中，Actor 网络和 Critic 网络相互作用，Actor 网络选择动作，Critic 网络评估状态的价值，反向传播更新网络参数。 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法是基于 Actor-Critic 框架的强化...
多智能体LLM Actor-Critic框架用于社交机器人导航
03-17
然而，大多数现有的LLM框架依赖于集中式决策，缺乏强大的验证机制，并且在将宏观动作转化为精确的低级控制信号时存在不一致的问题。为了解决这些挑战，我们提出了SAMALM，这是一个用于多机器人社交导航的去中心化多...
Actor-Critic原理和PPO算法推导，PPT讲解
01-20
PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于Actor-Critic框架的On-Policy优化算法，它旨在找到一个平衡，既能够有效地更新策略，又不会导致策略过于剧烈的变化，从而避免学习过程的不稳定。 在PPO算法中，...
7.soft actor-critic.ipynb
09-02
关于soft actor-critic的例子，适合初学者对深度强化学习soft actor-critic的认识和了解
深度强化学习 - Actor-Critic
01-30
Actor-Critic Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) Pathwise Derivative Policy Gradient
强化学习中的 AC（Actor-Critic）、A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法
QHCV的博客
11-18 4068
强化学习中的 A2C（Advantage Actor-Critic）算法是一种结合了演员-评论家（Actor-Critic）框架和优势函数（Advantage Function）的方法。A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法是一种高效的强化学习方法，由 DeepMind 提出，主要用于解决决策问题。A3C 算法由于其高效性和适应性，在复杂的强化学习任务中被广泛应用，如游戏玩家、机器人控制等。然而，它的实现比 A2C 更为复杂，需要合理的资源分配和网络结构设计。
初学强化学习-Actor-Critic
m0_65472749的博客
04-13 1089
Actor-Critic（AC）算法是强化学习中一种结合了策略梯度方法和值函数方法的算法框架。它的核心思想是同时训练两个网络：Actor（策略网络）：决定在当前状态下采取什么动作。Critic（价值网络）：评估当前策略下某个状态或状态-动作对的价值。
入门篇---Actor-Critic系列（pytorch）
qq_37395293的博客
03-03 5476
入门篇—Actor-Critic系列（pytorch） A3C 算法理论 与传统的Actor-Critic算法相比，A3C算法有更好的收敛性，同时避免了经验回访相关性过强的问题，做到了异步并发的学习模型。 优化部分主要有三点：异步训练框架，网络结构优化，Critic评估点的优化。其中异步训练框架是最大的优化。 异步训练框架 主要框架为一个公共神经网络，下面有n个子网络。他们的网络架构和初始参数都是完全一样的。区别在于，每个子网络独立的在环境中进行交互，但是每隔一段时间子网络会将自己的累计梯度更新公共部分的
强化学习中的Actor-Critic算法
wq6qeg88的博客
08-02 1403
虽然 A2C 对环境的探索不那么广泛，但研究表明它可以实现与 A3C 类似的性能，同时更易于实施并且需要更少的计算能力。评论家评估演员采取的行动。批评者在引导行动者采取行动方面起着至关重要的作用，这些行动会带来更高的预期回报，从而有助于学习过程的整体改进。游戏玩法：在游戏领域，Actor-Critic 方法被证明对于训练代理人做出战略决策很有价值，随着时间的推移增强他们的游戏玩法。在游戏领域，Actor-Critic 方法被证明对于训练代理人做出战略决策很有价值，随着时间的推移增强他们的游戏玩法。
【强化学习】stable baselines3中自定义网络的使用（针对Actor-Critic架构）
2301_79602429的博客
11-11 2357
sb3官方的教程已经给出了自定义网络的使用方式，但是其中给出的例子较为简单，在实际工程中按照官方的例子出现了参数数量错误等各种问题。这里将官方文档进行细化，本文针对Actor-Critic框架下的on-policy算法，如果你看过了官方文档之后仍然不会使用自定义网络，欢迎继续阅读。用参数进行自定义网络传递较为简单，唯一需要注意的是以上分析的，特征提取网络不需要额外传递self,mlp1_dims,):env=...,
Actor-Critic
The Thinker
03-24 1869
Actor-Critic出现的原因：能够适用于连续动作的选取，并且能够进行单步更新。简而言之，就是具备了Q Learning与Policy Gradients的优点。 Actor-Critic的特点。 Actor-Critic的两个优化版本：DDPG与A3C。 DDPG：它吸收了 Actor-Critic 让 Policy gradient 单步更新的精华，而且还吸收让计算机学会玩游戏的 DQN...
深入探讨强化学习PPO算法与Actor-Critic框架
强化学习的算法可以分为两大类：基于值的算法(Value-Based)和基于策略的算法(Policy-Based)，而Actor-Critic（AC）框架则是一种结合这两种方法优势的算法结构。 基于值的算法的核心是学习一个值函数，该函数评估在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值