《动手学强化学习》学习总结（十一）Actor-Critic 算法——进阶篇 附代码解读

深入探讨强化学习的高级主题，本文将聚焦于Actor-Critic算法，其在强化学习卜升渣领域的重要性与实用性不容忽视。具体来说，本文旨在解析Actor-Critic算法的原理，通过实际代码示例进行深入解读。学习强化学习的朋友们，请访问专栏，获取思维导图的pdf和emmx版本，后续整理内容也会在专栏发布。关键词提及包括Actor-Critic、A2C、off policy的AC、DPG等概念。为深入理解，推荐观看笑碧视频课程【强化学习的数学原理】，从零开始到透彻理解，课程完结。课程书籍与代码资源推荐，详情请查看github仓库链接。在车杆环境背景下，我们进行Actor-Critic算法实验。首先定义策略网络PolicyNet，与REINFORCE算法原理一致。引入价值网络ValueNet，其设计旨在评估状态的价值，进一步增强策略选择的合理性。接下来，实现ActorCritic算法，主要包括动作采取（take_action）与网络参数更新（update）两个关键步骤。注意使用detach()函数，以剥离计算图，避免梯度计算。定义Actor与Critic网络后，实际实验开始。在CartPole-v0环境中，考察Actor-Critic算法的表现。实验结果显示，算法能够迅速收敛至最优策略，且训练过程稳定性显著提升，相较于REINFORCE算法，波动现象得到明显改善。价值函数的引入，有效降低了方差。综上所述，Actor-Critic算法在强化学习领域展现出强大型悄优势，通过结合策略与价值估计，提高了学习效率与稳定性。