赵世钰老師的 RL 課程: https://www.youtube.com/watch?v=w8RqJCl0Z5g&list=PLEhdbSEZZbDYwsXT1NeBZbmPCbIIqlgLS&index=50

PyTorch: actor-critic example

Actor-critic 本身就是 policy gradient 方法, 其中

• Actor 表示 policy $\pi$ update 步驟
• Critic 表示 value update (policy evaluation) 步驟

我們之前聊到 policy gradient 有一個步驟是用 $q_t(a_t,s_t)$ 來替代不知道的正確答案 $q_\pi(a_t,s_t)$.

這個替代有兩種方式:

1. Monte Carlo 法: 使用 MC 來估計 $q_\pi$ 的 policy gradient 方法又稱 REINFORCE.
2. TD 法: 使用 temperal difference 來估計 $q_\pi$ 的 policy gradient 方法稱 actor-critic, 就是本章要介紹的.

看完本章的筆記最後看一下 Jia-Bin Huang 的影片: How LLMs Learn to Reason with Reinforcement Learning, 簡直是完美的總結回顧! ✨

The simplest actor-critic algorithm (QAC)

上一章的 MC policy gradient 算法, 把 value update 的地方採用 action value with function approximation 的方法就得到最簡單的 QAC 了

注意到這個方法 (QAC) 是 on-policy. (回顧一下之前說 REINFORCE 為什麼是 on-policy 就能明白)

Advantage actor-critic (A2C)