强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

目录

1. 强化学习的基础

1.1 策略与价值函数

2. Actor-Critic架构概述

2.1 Critic的作用

3. 为什么选择状态价值网络？

3.1 训练稳定性

3.2 计算效率

3.3 高维动作空间的适应性

4. 使用状态价值网络的挑战

4.1 收敛速度

4.2 欠拟合风险

5. 解决方案与未来方向

5.1 改进的状态价值网络

5.2 结合动作价值和状态价值

6. 结论

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随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越来越广泛。Actor-Critic架构作为一种重要的强化学习算法，凭借其独特的策略与价值函数的结合方式，展现出强大的学习能力。在这一架构中，Critic的角色至关重要，直接影响到策略的更新和学习效率。然而，在众多算法中，为何Critic通常选择状态价值网络而非动作价值网络？这个问题不仅涉及到算法设计的技术细节，更关乎到强化学习在复杂任务中实现有效学习的能力。

1. 强化学习的基础

强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优策略的机器学习方法。其基本组成包括代理（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）。在