Actor Critic Method

Introduction

actor 是策略网络，用来控制 Agent 去运动，可以把它看作是运动员。critic 是价值网络，用来给动作打分，可以把它看作是裁判

cross

下面我们学习 Value Network 和 Policy Network

Value Network and Policy Network

neural_net

Policy Network (Actor): 𝜋(𝑎|𝑠,𝛉)

actor

Value Network (Critic): 𝑞(𝑠,𝑎;𝐰)

critic

这个价值网络和策略网络可以共享卷积层的参数，也可以跟策略网络完全独立。

Train the networks

train_network

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Update value network q using TD

td

Update policy network π using policy gradient

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Actor-Critic Method

actor_critic

1. Actor

   Policy Network(Actor) 观测到当前状态 S，然后做出动作 a， Actor 做出动作之后，Critic 会根据状态 S 和动作 a 来打一个分数记为 q，并将其告知 Actor，这样 Actor 就有办法改进自己的技术了。

   Actor 要靠 Critic 反馈来改进自己的技术，也就是更新神经网络的参数，它通过 State s， Action a 和 Value q 来近似算出策略梯度，然后做梯度上升来更新自己的参数。

   其实这只是在迎合 Critic 的喜好而已，因此如果想要 Actor 更好，那么 Critic 的水平也要好。

2. Critic

   critic 靠 reward 来提高打分水平，裁判基于状态 S 和动作 a 来打分，计算出价值 q，可以比较相邻两次 \[q_{t}、q_{t+1 和 $r_{t}\]，用 TD 算法来更新相邻两次打分，这样可以让裁判打分更精准。

Summary of Algorithm

每一轮迭代进行下面九个步骤，每一轮迭代中只做一个动作，观测一次奖励，更新一次神经网络的参数。

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如果看论文和教科书，你会发现在其中第九步的 \(q_{t}\) 它们常常使用 \(\delta_{t}\),也就是 TD error. 这两种都是对的。使用 \(q_{t}\) 是标准算法，使用 \(\delta_{t}\) 是 policy gradient with baseline，两种都可以用数学推导出来。实际上，使用 policy gradient with baseline 效果更好，因此大家往往使用它。

原因：用或者不用 baseline, 并不影响期望（二者都是一样的），但是用得好的 baseline 可以降低方差，让算法收敛的更快。

Role of Actor and Critic

role

Training

training