但是，深Q网络的一个很大的局限性在于它的输出（是所有动作的Q值列表）是离散的，也就是对游戏的输入动作是离散的，而像在赛车游戏中的转向动作是一个连续的过程。...一个显而易见的使DQN适应连续域的方法就是简单地将连续的动作空间离散化。但是马上我们就会遭遇‘维数灾难’问题。...Learning part 2: SARSA vs Q-learning 演员-评论家算法 演员-评论家算法本质上是策略梯度算法和值函数方法的混合算法。...策略函数被称为演员，而价值函数被称为评论家。本质上，演员在当前环境的给定状态s下产生动作a，而评论家产生一个信号来批评演员做出的动作。...Q值用于估计当前演员策略的值。 下图是演员-评论家模型的结构图： ? 演员-评论家结构图 Keras代码说明 演员网络 首先我们来看如何在Keras中构建演员网络。
演员-评论家算法(Actor-Critic Algorithm)是一种结合策略梯度和时序差分学习的强化学习方法，包括两部分，演员(Actor)和评价者(Critic)，跟生成对抗网络（GAN）的流程类似...用于生成动作(Action)并和环境交互。 评论家(Critic)是指值函数 $V^{\pi}(s)$，对当前策略的值函数进行估计，即评估演员的好坏。...用于评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。 借助于值函数，演员-评论家算法可以进行单步更新参数，不需要等到回合结束才进行更新。...换句话说，我们可以把这个算法的核心看成一个评论家(Critic)，而这个评论家会对我们在当前状态s下，采取的动作a这个决策作出一个评价，评价的结果就是Q(s,a)的值。...因为如果动作空间是连续的，那么用Q-learning算法就需要对动作空间离散化，而离散化的结果会导致动作空间的维度非常高，这就使得Q-learning 算法在实际应用起来很难求得最优值，且计算速度比较慢
我们通过参数θ将策略参数化为π(a | s; θ)，这使我们能够确定状态下的最佳操作。 策略梯度方法具有多个优点，它可以处理连续动作空间，在该连续动作空间中，我们具有无限数量的动作和状态。...但是，在那些离散的环境中，我们只有一组有限的动作。 想象一个连续的环境空间，例如训练机器人走路； 在那些环境中，应用 Q 学习是不可行的，因为要找到一个贪婪的策略将需要在每一步进行很多优化。...即使我们使连续的环境离散，我们也可能会失去重要的函数并最终获得大量的动作空间。 当我们拥有巨大的行动空间时，很难实现融合。 因此，我们使用称为演员评论家的新架构，该架构具有两个网络：演员和评论家。...演员评论家架构结合了策略梯度和状态操作值函数。 演员网络的作用是通过调整参数θ来确定状态中的最佳动作，而评论家的作用是评估演员产生的动作。 评论家通过计算时间差异误差来评估演员的行动。...演员网络的作用是通过调整参数来确定状态中的最佳动作，而评论家的作用是评估演员产生的动作。
离散动作与连续动作的区别 离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。 如图 7.1 所示，离散动作和连续动作有几个例子。...在雅达利的 Pong 游戏中，游戏有 6 个按键的动作可以输出。但在实际情况中，我们经常会遇到连续动作空间的情况，也就是输出的动作是不可数的。...这个时候，“万能”的神经网络又出现了。如图 7.2 所示，在离散动作的场景下，比如我们输出上、下或是停止这几个动作。...提出 DDPG 是为了让 深度Q网络 可以扩展到连续的动作空间，就是我们刚才提到的小车速度、角度和电压等这样的连续值。...在TD3的论文中，TD3的性能比**软演员-评论员（soft actor-critic，SAC）**高。软演员-评论员又被译作软动作评价。
算法特点 适用于连续动作空间: DDPG直接输出连续值动作，无需对动作进行离散化。 利用确定性策略: 与随机策略不同，DDPG输出的是每个状态下一个确定的最优动作。...输入： state_dim：环境状态的维度。 action_dim：动作空间的维度。 max_action：动作的最大值，用于约束输出动作的范围。...episodes = 500 # 开始训练 train_ddpg(env_name, episodes=episodes) [Results] 运行结果 [Notice] 代码说明 演员和评论家网络...： 演员网络预测给定当前状态的动作。...优势 解决连续动作问题: 它可以直接输出一个连续值动作，而不像传统的离散强化学习算法需要动作离散化。
以及演员-评论家算法 DDPG 与 IQL 算法以及循环神经网络（或前向神经网络）相结合，应用到局部观察的多智能体环境中。...2.1.1 RIAL 由于本文限定通信信道是离散的，因而 RIAL 算法将生成的信息也作为一个离散的动作空间来考虑，并设定信息的维度为 ，并且原始的动作空间的维度为 。...但如果只使用一个 Q network，那么总的动作空间的维度就是 。 为了解决这一问题，RIAL 算法使用了两个 Q-network，分别输出原始的动作以及离散的信息。...本文提出的 SchedNet 算法，同样是解决 Dec-POMDP 问题，并遵循 CTDE 框架，基于演员-评论家算法。...另一个 policy 则是真正的policy，它的动作空间是离散的，因而本文使用了普通的 actor-critic 算法，并且 critic 通过 来计算，这样可以同时保证较小的方差以及偏差，因而需要
第三是奖励模型（Reward Model），计算当前动作的实时收益。...第二步就是训练，也就是对演员和评论家模型进行 PPO 训练迭代。...另一方面，团队还将演员和评论家模型的训练过程放在了独立的集群上进行异步训练，从而提升了 50% 的性能。...其次是多路复用，这里对 vLLM、演员和评论家模型全部复用相同的 img_feature。...，复用训练集群的计算分数，避免精度下降； LR 基于 sft 设置，演员 评论家模型，让后者走得更快，避免发散； 评论家模型先学习，演员模型先冻结，实现更准确的学习； reward hacking
Ω是观测空间，所以观测o满足o ∈ Ω。观测值o是根据概率分布o ~ O（s）从底层系统状态生成的，它可以被视为一些关键的网络指标。...V（b），这意味着LRCC需要从连续动作空间 A 中选择能够最大化系统奖励累积的动作 a。...LSTM模型的输出被分配不同的权重，并被注意力机制取代，以获得初步的带宽值 B。 注意机制 图 3 基于注意力的LSTM 硬注意和软注意是典型的注意机制。...在图中，h和c分别表示LSTM的隐藏层输出和中间语义向量。 训练算法 强化学习算法选择基于演员-评论家框架的最近策略优化（PPO）。PPO 是 openAI 的默认算法，性能良好，可以满足任务需求。...图4描绘了 RL 代理网络的结构。在初步特征提取之后，它与两个完全连接的层相结合。最后，演员网络输出动作，评论家网络输出用于评估动作质量的值。
文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】（43）---《自监督强化学习：随机潜在演员评论家 (SLAC)算法》 自监督强化学习：随机潜在演员评论家 (SLAC)算法 1....引言 随机潜在演员评论家，Stochastic Latent Actor-Critic (SLAC)算法 是一种用于连续控制任务的自监督强化学习算法，由Google Brain提出。...SLAC采用了软演员-评论家（Soft Actor-Critic, SAC）算法，并将其应用于潜在空间。...SLAC特别适用于机器人控制和自主驾驶等需要处理连续动作空间的任务。以下是SLAC在强化学习中的应用示例，展示如何在潜在空间中进行策略优化。...Actor-Critic策略优化：在潜在空间中使用SAC算法，通过Critic网络估计潜在状态和动作的价值，Actor网络选择最大化长期回报的动作。
RIAL 由于本文限定通信信道是离散的，因而 RIAL 算法将生成的信息也作为一个离散的动作空间来考虑，并设定信息的维度为 ，并且原始的动作空间的维度为 。...但如果只使用一个 Q network，那么总的动作空间的维度就是 。 为了解决这一问题，RIAL 算法使用了两个 Q-network，分别输出原始的动作以及离散的信息。...另一个 policy 则是真正的policy，它的动作空间是离散的，因而本文使用了普通的 actor-critic 算法，并且 critic 通过 来计算，这样可以同时保证较小的方差以及偏差，因而需要...基于演员-评论家的方法： Lowe, Ryan, et al....前面介绍的基于 value-based 方法通过 value decomposition 方式来解决可扩展性问题，那么对于基于演员-评论家方法，由于其结构的特殊性，我们可以通过中心化学习（共享/独立）评论家但是每个智能体独立的演员
Actor Critic简述 强化学习的分类可以分为以值函数为中心的和以策略为中心的算法 Actor Critic (演员评判家)是一种值函数为中心和以策略为中心算法的结合体，它合并了以值函数为基础...(比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients) 的两类强化学习算法。...或者说同时启动多个训练环境，同时进行采样，并直接使用采集的样本进行训练，这里的异步得到数据，相比DQN算法，A3C算法不需要使用经验池来存储历史样本并随机抽取训练来打乱数据相关性，节约了存储空间，并且采用异步训练...代理分为两个部分：演员和评论家。假设有一个顽皮的小孩子（演员）正在发现他周围的神奇世界，而他的父亲（评论家）则在监督他，以确保他不会做任何危险的事情。...孩子的目标是，从父亲那里收集尽可能多的积极反馈，而父亲的目标是更好地评估儿子的行为。换句话说，我们的孩子和他的父亲之间，或者在演员和评论家之间，有着双赢的关系。
Actor Critic简述 强化学习的分类可以分为以值函数为中心的和以策略为中心的算法 Actor Critic (演员评判家)是一种值函数为中心和以策略为中心算法的结合体，它合并了以值函数为基础 (...比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients) 的两类强化学习算法。...或者说同时启动多个训练环境，同时进行采样，并直接使用采集的样本进行训练，这里的异步得到数据，相比DQN算法，A3C算法不需要使用经验池来存储历史样本并随机抽取训练来打乱数据相关性，节约了存储空间，并且采用异步训练...代理分为两个部分：演员和评论家。假设有一个顽皮的小孩子（演员）正在发现他周围的神奇世界，而他的父亲（评论家）则在监督他，以确保他不会做任何危险的事情。...孩子的目标是，从父亲那里收集尽可能多的积极反馈，而父亲的目标是更好地评估儿子的行为。换句话说，我们的孩子和他的父亲之间，或者在演员和评论家之间，有着双赢的关系。
这种方法的优势在于它可以处理高维的动作空间，但通常收敛速度较慢。 演员-评论家（Actor-Critic） 演员-评论家方法结合了值函数和策略优化。...演员负责生成动作，而评论家则评估这些动作的质量。更新过程同时优化策略和价值估计。 演员更新：通过策略梯度法来调整策略。 评论家更新：使用时序差分方法更新值函数。...3 深度强化学习的优势与挑战 深度强化学习的优势在于能有效处理复杂、高维的状态空间，如图像和语音等。然而，它也面临着一些挑战，例如： 样本效率低：需要大量的交互样本来训练模型。...# 第二层全连接层，将64个隐藏单元映射到另一个64个隐藏单元 self.fc2 = nn.Linear(64, 64) # 输出层，将隐藏单元映射到动作空间的大小...self.action_size = action_size # 动作空间的大小 # 初始化Q网络和目标Q网络 self.qnetwork = QNetwork
输出目标动作网络 翻译约定： Actor Network 策略网络（演员：根据策略输出动作） Critic Network 评估网络（评论家：根据状态，评估动作的价值） soft update 软更新...适应连续、离散的动作 OpenAI 的 gym 刚好有两个用 Box2D 模拟的环境，动作空间为连续与离散，如下： 连续动作，LunarLanderContinuous-v2，action 为两个闭区间内的浮点数...离散动作，LunarLander-v2，action 为一个整数（可为 0，1，2，3），控制四个发动机，被选中的发动机将会喷气。...例如：程序可以会自行向 gym 的环境确认动作空间的取值范围、数量、连续或者离散，然后自行去适应它，不需要手动修改： env.make('ENV_NAME') env.spec.reward_threshold...# 通关目标，target_reward env.observation_space.xxx # 状态空间，state env.action_space.xxx # 动作空间，action
此外，一些状态转移返回一些奖励（正或负），智能体的目标是找到一个策略，随着时间的推移将最大限度地提高奖励。 例如，图 16-8 中所示的 MDP 在每个步骤中具有三个状态和三个可能的离散动作。...时间差分学习与 Q 学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么（它不知道T），并且它不知道奖励会是什么（它不知道R）。...因此，一个更好的选择是使用 ε 贪婪策略：在每个步骤中，它以概率ε随机地或以概率为1-ε贪婪地（选择具有最高 Q 值的动作）。...它可以只取一个状态动作对(S,A)作为输入，并输出相应的 Q 值Q(s,a)的估计值，但是由于动作是离散的，所以使用只使用状态S作为输入并输出每个动作的一个 Q 值估计的神经网络是更方便的。...为评论者和行动者的参数 Q(s'(i),a',θactor)是评论家 DQN 对第i记忆状态行为 Q 值的预测 Q(s(i),a(i),θcritic)是演员 DQN 在选择动作A'时的下一状态S'的期望
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 DDPG 算法 1 离散动作 vs. 连续动作 离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。...在 Atari 的 Pong 游戏中，游戏有 6 个按键的动作可以输出。 但在实际情况中，经常会遇到连续动作空间的情况，也就是输出的动作是不可数的。...那我们怎么输出连续的动作呢，这个时候，万能的神经网络又出现了。在上面这个离散动作的场景下，比如说我输出上下或是停止这几个动作。...提出 DDPG 是为了让 DQN 可以扩展到连续的动作空间，就是我们刚才提到的小车速度、角度和电压的电流量这样的连续值。...Actor 就需要根据舞台目前的状态来做出一个 action。 评论家就是评委，它需要根据舞台现在的状态和演员输出的 action 这两个值对 actor 刚刚的表现去打一个分数 Q_w(s,a)。
在监督学习中，每个训练样本都包括输入数据和相应的输出标签。 分类Classification 在这类问题中，目标是预测离散的类别标签。...Hierarchical Clustering：层次聚类 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)：DBSCAN（基于密度的聚类应用中的噪声空间聚类...基于演员-评论家（Actor-Critic）：结合了基于价值和基于策略的方法，智能体有一个“演员”来选择动作，和一个“评论家”来评估这些动作的价值。...Q-Learning：Q-学习 Deep Q-Network (DQN)：深度Q网络 SARSA (State-Action-Reward-State-Action)：状态-动作-奖励-状态-动作 Policy...Gradient Methods (e.g., REINFORCE)：策略梯度方法 模型驱动 Model-Based Methods 智能体试图学习环境的模型，然后使用这个模型来预测不同动作的结果，并选择最优动作
在科技飞速发展的当下，元宇宙已从最初的概念设想逐步演变为具有巨大潜力的新兴领域，吸引着全球的目光。...元宇宙中的虚拟角色：现状与挑战元宇宙是一个融合了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、互联网等多种技术的虚拟时空间集合，用户通过数字化身（Avatar）在其中进行社交、娱乐、工作等活动。...通过对图像和视频数据的分析，虚拟角色可以识别物体、人物以及他们的动作和表情，进而做出相应反应。比如在虚拟游戏场景中，虚拟角色能够识别玩家的攻击动作，并及时做出躲避或防御的决策。...DRL的核心算法，如深度Q网络（DQN）及其衍生算法，通过神经网络来近似估计状态-动作价值函数（Q函数），帮助智能体在不同状态下选择最优动作。...此外，还有基于策略梯度的算法，如A2C（优势演员-评论家算法）、A3C（异步优势演员-评论家算法）等，直接学习一个策略网络来生成动作，使智能体能够更灵活地应对复杂环境。
然而，由于处理股票市场时状态空间较大，该模型的可扩展性有限[5 - 8]。基于上述挑战，我们探索一种深度强化学习算法，即深度确定性策略梯度（DDPG）[9]，以在复杂多变的股票市场中找到最佳交易策略。...该算法由三个关键组件组成：（i）对大状态和动作空间进行建模的演员 - 评论家框架[10]；（ii）稳定训练过程的目标网络[11]；（iii）去除样本相关性并提高数据利用率的经验回放。...然而，由于动作空间较大，DQN 方法对于这个问题难以处理。由于每只股票的可行交易动作在离散集合中，并且考虑到股票总数，动作空间的大小呈指数增长，导致“维度诅咒”[15]。...为了探索更好的动作，从随机过程 (N) 中采样噪声并添加到演员网络的输出。与 DQN 类似，DDPG 使用经验回放缓冲区 (R) 存储转换并更新模型，可以有效减少经验样本之间的相关性。...(), nn.Linear(hidden\_dim, action\_dim), nn.Tanh() # 输出范围限制在\[-1, 1\]，适用于连续动作空间
从公式可以看出，策略梯度方法能够更好地处理「连续」空间下的强化学习问题，其可以避免某些基于值的方法在应对无限状态或动作空间时的计算复杂度问题。...Actor-Critic 方法由两个模型组成，其可以有选择性地共享参数： 「评论家」（Critic）模型更新值函数的参数 ，根据算法的不同其可以是动作-值函数 或状态-值函数 「演员」（Actor...）模型根据评论家模型建议的方向来更新策略 的参数 一个简单的动作-值 AC 算法的流程如下： 随机初始化 ，从初始策略中采样 对于每个时间步 ： 采样奖励 以及下一个状态...而「离轨策略」（off-policy）方法有着以下两点额外优势： 离轨策略方法并不需要完整的轨迹样本，可以使用任何历史轨迹的样本（即「经验回放」），从而具有更好的采样效率 使用不同于目标策略的行为策略来收集样本...在 A3C 中，同时有多个演员（学习策略）和评论家（学习值函数）并行训练并不时与全局参数同步。
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