【Actor Critic】深度强化学习算法：ActorCritic算法原理详解_critic-actor network

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Actor-Critic（缩写为AC）是2016年提出的一种基于值函数进行强化学习的方法。它将策略网络与价值网络相结合，能够同时学习出策略并优化值函数，从而解决了离散动作环境下已知策略求解问题，使得模型可以找到最优的动作序列。 Actor-Critic算法可用于解决强化学习领域中的许多问题，如机器人控制、图像识别、游戏玩法设计等。

2. Actor-Critic原理及特点

2.1 Actor-Critic简介

Actor-Critic方法由两个子网络组成，即策略网络和值网络。策略网络负责输出动作的概率分布，而值网络则通过对当前状态的评估来确定应该给予奖励还是惩罚。策略网络的输出不仅与当前的状态相关联，还与过去的动作序列相关联，因此可以通过梯度上升更新参数来学习最优的策略。值网络的输入包括当前的状态，输出对应于当前状态的评估值，通过梯度上升更新参数来学习状态值函数。在策略网络和值网络的参数更新之间存在着一个额外的关系，这就是所谓的策略目标值函数，用来衡量策略网络的性能。此外，为了防止策略网络偏向于过拟合或陷入局部最优，通常会引入额外的正则项，例如dropout或者L2范数约束。

2.2 Actor-Critic的特点

1. 在Actor-Critic方法中，每个时间步都可以利用完整的观测信息（状态和奖励），不需要再依赖于记忆库。
2. Actor-Critic方法不需要对环境的内部机制进行建模，因此可以适应任意复杂的连续和离散动作环境。
3. 通过策略网络输出的动作概率分布和值函数的估计ÿ