Verl的实现：框架通过设置 algorithm. adv_estimator=grpo 以及 actor_rollout_ref. rollout. n > 1 来启用这种组采样和优势计算方式。 影响：这种方法降低了对价值函数训练准确性的依赖，可能使训练过程 … 深度强化学习中critic的loss下降，actor的loss上升，reward在波动这是为什么？ 我用的是ddpg算法。 按理说奖励应该整体趋势在不断增长，但结果并没有，附件是loss曲线和reward曲线奖励的计算是预 … 有些领域akka是适合的，比如游戏领域天然有actor的感觉，仿真系统天然有actor的感觉。 在这些领域使用akka也许还不错。 问题是这些领域已经有很成熟的框架和生态在运作了。 如果akka要在这些领 … Actor-critic 是强化学习中一个重要的算法。在教材5. 3小节对 actor-critic 进行了一个基本介绍。 actor （演员）： 可以理解为就是一个函数映射，输入state，输出action。自然也可以用神经网络来近似 … 为什么我觉得 actor 很难用？ 这几天对actor有所理解 反正就是得出了一个结论，有些问题的解决方案，足够面向对象+分布式后，就变成了actor 回想过去，自己也实现过actor，… 显示全部 关注者 … · actor actor是actor模型中的核心概念，每个actor独立管理自己的资源，与其他actor之间通信通过message。 这里的每个actor由单线程驱动，相当于skynet中的服务。 actor不断 … 策略更新不同步 在actor-critic算法中，actor和critic的更新频率和步长可能不一致，这可能导致actor模型学习不到有效的策略。 原因：如果critic模型更新得更频繁，它可能会更快地收敛 … 如果你对 actor-critic 这个经典的 rl 框架有所了解，那就很容易理解了，ppo 就是采用了 actor-critic 框架的一种算法，其中 critic 的作用就是计算 优势函数 (advantage function)，从而 减少策略梯度 … · 虚幻的actor组件如何获取actor的其它组件？ 如题，最近在学虚幻，看到c++编程的actor组件，以前学过unity知道可以通过getcoment. 获取，虚幻是通过什么获取呢？ 在正常的训练过程中，actor_loss和critic_loss的减小趋势表明模型在不断学习和优化。 若在训练过程中发现actor_loss持续增大，这可能意味着actor未能有效学习到优化策略，或者critic的反馈不够准 …
