深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现
Actor-Critic 算法是深度强化学习中的一种重要算法，结合了 Policy Gradient 和 Q-learning 两种算法的优点。下面我们将详细介绍 Actor-Critic 算法的原理和实现。
Actor-Critic 算法原理
Actor-Critic 算法的主要思想是将 Policy Gradient 和 Q-learning 两种算法结合起来。Policy Gradient 算法可以在连续动作中选择合适的动作，但它的学习效率较慢。Q-learning 算法可以进行单步更新，但它不能在连续动作中选择合适的动作。Actor-Critic 算法则结合了两者的优点，使得 Actor 选择动作，而 Critic 来评估 Actor 的选择是否合适。
Actor 的原理
Actor 是一个 Policy Network，负责选择动作。它需要奖惩信息来进步调整不同状态下采取各种动作的概率。在传统的 Policy Gradient 算法中，这种奖惩信息是通过完成一个完整的 episode 来计算得到的。但是，这种方法导致了学习速率很慢。Actor-Critic 算法中，Critic 负责计算每一步的奖惩值，从而提高了学习效率。
Critic 的原理
Critic 是一个以值为基础的学习法，负责计算每一步的奖惩值。它可以进行单步更新，从而提高了学习效率。Critic 的输出结果将被用来评估 Actor 的选择是否合适，从而调整 Actor 的参数。
Actor-Critic 算法的流程
Actor-Critic 算法的流程可以总结为以下几个步骤：
1. Actor 选择动作
2. Critic 评估 Actor 的选择是否合适
3. Actor 根据 Critic 的评估结果调整参数
4. Critic 根据 Actor 的选择结果调整参数
Actor-Critic 算法的代码实现
下面是 Actor-Critic 算法的代码实现：
```
self.s = tf.placeholder(tf.float32, [1, n_features], name='state')
self.a = tf.placeholder(tf.int32, None, name='act')
self.td_error = tf.placeholder(tf.float32, None, "td_error")
with tf.variable_scope('Actor'):
l1 = tf.layers.dense(
inputs=self.s,
units=20,
activation=tf.nn.relu,
kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=0.1),
bias_initializer=tf.constant_initializer(0.1),
name='l1'
)
self.acts_prob = tf.layers.dense(
inputs=l1,
units=n_actions,
activation=tf.nn.softmax,
kernel_initializer=tf.random_normal_initializer(mean=0, stddev=0.1),
bias_initializer=tf.constant_initializer(0.1),
name='acts_prob'
)
```
Actor-Critic 算法的优点
Actor-Critic 算法的优点是它结合了 Policy Gradient 和 Q-learning 两种算法的优点，提高了学习效率和选择动作的准确性。同时，它也可以在连续动作中选择合适的动作。
Actor-Critic 算法的缺点
Actor-Critic 算法的缺点是它需要两个神经网络，导致计算复杂度较高。同时，每次参数更新前后都存在相关性，导致神经网络只能局部地看待问题，甚至导致神经网络学不到东西。
