2020年2月16日 · 原来Actor-Critic的Actor的前生是Policy Gradients，这能让它毫不费力地在连续动作中选择合适的动作，而Q-learning做这件事会瘫痪。那为什么不直接用Policy Gradients呢？原来Actor Critic中的Critic的前生是Q-Learning或其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而传统 …

4. SAC（Soft Actor-Critic） 算法概述. SAC是一种结合了最大熵强化学习（Maximum Entropy Reinforcement Learning）和Actor-Critic架构的算法，其核心目标是通过优化熵来提高探索性，同时保持策略和价值估计的准确性。

Actor-Critic 是强化学习中一个重要的算法。在教材5.3小节对 Actor-Critic 进行了一个基本介绍。 Actor（演员）：可以理解为就是一个函数映射，输入state，输出action。自然也可以用神经网络来近似这个函数。这样actor的主要目的就是让整体的目标函数变小。

但是AC(Actor Critic)的话，参照强化学习导论第二版第一章1.7节的说法，是sutton等人在1981年，吸收前任在TD和试错学习领域的成果，提出的将TD和试错学习结合的方法，称作actor-critic architecture，随后应用至pole-balancing问题中（Barto,Sutton,and Anderson,1983,Neuronlike adaptive ...

我从优化的角度说下个人理解的一点区别。 Actor-Critic可以写成是求解一个bilevel optimization problem，GAN可以写成是一个minimax optimization problem，而minimax optimization problem实际上是bilevel optimization problem的特例，所以求解Actor-Critic的一些方法理论上可以移植到求解GAN，而求解GAN的方法则有可能不适用于求解 ...

强化学习（Reinforcement learning）中Actor-Critic算法该如何深入理解？ 本人刚入门，水平太低，都不好意思提问了。 最近在看基于值迭代的强化学习来解决连续状态和连续动作的问题，连续状态的可以采用function approx…

本文提出了Optimistic Actor-Critic (OAC)算法，用乐观准则（在开始时认为所有状态下的所有动作都能返回最大奖励）来更高效的探索不确定。 OAC使用off-policy探索策略去最大化critic的置信上界，通过对用bootstrap方式计算的Q-function的知识不确定性估计得到。

请问actor-critic算法不收敛，有什么调参技巧，或者有什么应用限制？ 2 个回答 深度学习模型训练loss趋于收敛后断崖式增大后再次收敛，这是什么原因导致的？

2023年11月20日 · Actor要做的是与环境交互，并在Critic价值函数的指导下用策略梯度学习一个更好的策略。 Critic要做的是通过Actor与环境交互收集的数据学习一个价值函数，这个价值函数会用于判断在当前状态什么动作是好的，什么动作不是好的，进而帮助Actor进行策略更新。

MADDPG通过对每个智能体采用一个独立的Actor-Critic架构，并在训练过程中考虑其他智能体的策略信息，来改善学习效果和稳定性。 算法细节. Actor-Critic架构：每个智能体都有一个Actor网络用于输出动作，以及一个Critic网络用于评估当前策略的好坏。Actor直接学习确定 ...