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Critic

actor-critic 演员评论家算法

好了终于到这里了，强化学习这个小山坡我算是终于到了最上面，但是还有更高的山峰让我去远眺，现在也只是敲开了我科研之路的大门，而演员评论家就是我要去学习的第一个前沿算法，先通俗点讲，就是有个演员，他就是演戏，会有一个经纪人，根据观众们的反馈以及票房数据（环境reward），给他打分，演员再根据这些分数， ......
评论家 actor-critic 算法 演员 critic

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[6]：演员-评论员算法（advantage actor-critic，A2C），异步A2C、与生成对抗网络的联系等详解 ......
评论员 actor-critic 算法 advantage A2C

为什么RLHF中，PPO需要Critic模型而不是直接使用RewardModel

在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。 虽然奖励模型（Reward Model ......
RewardModel 模型 Critic RLHF PPO

强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解

# 强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解 # 1.DQN详解 ## 1.1 DQN网络概述及其创新点 在之前的内容中，我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中，需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值，即一个大小为 $[状态个数，动作个数]$ 的二 ......
Actor-Critic 基础 Critic Actor DQN

强化学习：连续控制问题中Actor-Critic算法的linear baseline

最近在看连续控制问题，看到了一个Actor-Critic算法中手动扩展features和设置linear baseline的方法，这些方法源自论文：《Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Continuous Control》。 对于低维的feat ......
Actor-Critic 算法 baseline Critic linear

Actor-Critic-Methods | 强化学习

Policy Network(Actor) 策略网络用来控制agent的运动 Value Network(Critic) 价值网络用来评价运动的表现 ......
Actor-Critic-Methods Methods Critic Actor
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