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Policy Gradient、Actor-Critic、DQN 與 SAC|Berkeley CS285 第 5–10 堂

2026年8月22日1 分鐘
TL;DRL5–10 用 policy-based 與 value-based 兩條路建立深度 RL 核心;HW2 可用 CPU,HW3 的 Atari 與 HalfCheetah 則約需數小時 GPU。

🌏 English version

影片狀態:已附影片。 影片來源與說明

第 5–10 講形成課程的演算法核心:官方 agenda依序是 Policy Gradients、Actor Critic、Value-Based RL、Q-learning in Practice,以及兩講 Advanced Policy Gradients。讀法應沿著「估計什麼、資料從哪來、偏差與變異怎麼交換」前進。

Policy-based:直接改善 policy

L5 從 trajectory objective 推出 policy gradient;reward-to-go、baseline 與 advantage 都是在不改目標的前提下降低估計變異。L6 的 actor-critic 用 critic 估計 actor 的更新訊號,換來可能的 function-approximation bias。Section 3 把兩者接起來,Section 5 再處理進階 policy gradient。

HW2 要實驗 reward-to-go 與 neural-network baseline。它適合 CPU 起步;完整估時與硬體分界見作業成本表。不要只交最好曲線;自學時至少固定環境,跑三個 seed 並報 mean 與個別曲線。

Value-based:學會評價 action

L7–8 從 Bellman backup 進入 DQN 與實務穩定技巧。L9–10 回到更進階的 policy gradient,使讀者能比較 on-policy 與 off-policy、discrete 與 continuous action 的取捨。Section 4 把 DQN 與 SAC 並列,是最適合做一張比較表的地方:更新目標、replay buffer、target network、entropy term 各自解決什麼問題。

HW3 實作 DQN 與 SAC。starter code 同時包含便宜與昂貴的環境;GPU 估時見作業成本表。先用 sanity-check environment 驗證 loss、replay 與 evaluation,再啟動昂貴 run。

完成標準

最後應能不看筆記回答:policy gradient 為何高變異、critic 如何降低變異又引入偏差、DQN 為何需要 replay 與 target network、SAC 的 entropy 為何有用。回答不了,就回到推導與最小實驗,不要直接堆算力。

課程影片來源

2026-10-10 即時核對:講師已把 Spring 2026 講課錄影公開在 RAIL 的 YouTube 頻道(播放清單「CS 185/285: Deep Reinforcement Learning (Spring 2026)」,27 支,2026-08-15 起公開)。講次編號與官方投影片清單一致,這些錄影對應本文涵蓋的講次。課程 syllabus 仍寫錄影在 bCourses、課站也仍連到 Fall 2023 播放清單,但觀看這些錄影不需要它們。此處嵌入其中兩講,其餘請見播放清單。

YouTube:CS 185/285 (Spring 2026): Lecture 5, Policy Gradients
YouTube:CS 185/285 (Spring 2026): Lecture 7, Value-Based RL

原始影片:CS 185/285 (Spring 2026): Lecture 5, Policy Gradients、CS 185/285 (Spring 2026): Lecture 7, Value-Based RL

課程與錄影入口:

查核日期:2026-10-10。

內容核對:已依字幕核對(2026-10-10):Lecture 5 字幕從 policy gradient 的軌跡目標推導,講 reward-to-go、baseline(減變異且不偏),並提到 policy gradient 訓練語言模型;Lecture 7 字幕說明「去掉 actor 只留 critic」得到 Q-learning,再從 policy iteration、value iteration、fitted value iteration 到 fitted Q iteration,並討論 replay buffer、epsilon-greedy 與 Boltzmann 探索,結尾預告下一講才講穩定技巧。與本文相符;字幕沒有出現 advantage 一詞,DQN 的 target network 等技巧屬下一講,HW2/HW3 細節為本站整理。

更新紀錄

  • 2026-10-10:標註影片狀態,核對錄影來源與取得方式。
  • 2026-10-10:重查影片狀態。在 RAIL 頻道找到公開的 Spring 2026 CS 185/285 播放清單,嵌入兩講對應錄影,狀態由僅附官方入口改為已附影片。
  • 2026-10-10:依字幕核對影片內容。確認兩支影片是 Lecture 5 與 7,內容與本文相符;補註 DQN 穩定技巧在下一講。

參考資料