2. 策略学习 3. TRPO推导 4. 训练流程 做近似 最大化 四、熵正则 一、策略梯度方法 1. 策略网络 策略函数 π 的作用是基于当前的状态 s 和给定的动作 a ,生成该动作的概率值,即 π(a|s)≜P(A=a|S=s) 有了策略函数后,就可以用它控制智能体。当前获得策略函数的最有效方式是用神经网络 π(a
三、深度确定性策略梯度(DDPG) 1. 关键技术 2. 算法原理 3. 算法流程 四、A3C 1. 关键技术 2. 算法流程 在前面的章节中,我们讨论了value based强化学习方法,其基本思想为求出特定状态下各个动作的action value,然后选择值最大的action做为最优决策(将该action的决策概率设置为1,其余的设置为0)。但是这类...
强化学习是一种学习框架,其中智能体(Agent)通过与环境(Environment)的交互,在每一步从环境中接收状态(State)和奖励(Reward),并通过选择行动(Action)来学习最优策略(Policy),以最大化其累计奖励。 换句话说,强化学习是让智能体找到一种行为策略,使得它在长期内获得的奖励总和(通常是期望值)最大化。 图中的每个元...
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略,使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作,以最大化累积奖励。这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作,环境根据智能体的动作转移状态,并提供即时奖励的循环过程。
模型基础策略需要预先建立环境模型。Dyna-Q框架既与环境真实交互，又通过模拟经验更新策略。比如训练仓储机器人，真实搬运货物获得数据的同时，系统会模拟货架位置变化、运输路线等场景生成虚拟数据，两者结合加快学习速度。这类方法对模型准确性依赖较高，若模拟环境与真实场景差异过大，反而会导致策略失效。深度强化学习引入...
(2)强化学习精要-核心算法与TensorFlow实现 一、策略迭代 1、策略评估 给定策略ππ,计算其价值函数,即为策略评估,有时也称其为预测问题。 方法:根据vπvπ的贝尔曼方程vπ(s)=∑aπ(a|s)∑s′,rP(s′,r|s,a)(r+γvπ(s′))vπ(s)=∑aπ(a|s)∑s′,rP(s′,r|s,a)(r+γvπ(s′))不断...
迭代第一步:策略评估 主要就是更新values,核心一行代码下面: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 v+=policy[s][a]*(rewards[s][a]+values[next_state]) 这是贝尔曼方程!贝尔曼方程是动态规划和强化学习中的基本方程,由Richard Bellman提出。
强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习的一个分支,主要研究智能体如何在与环境的交互中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。它不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称!!! 强化学习的目标是让软件智能体在特定环境中能够采取回...
1.这是一种在线的强化学习方法 2.使用的是动作状态概率的输出值,求取最大化的收益Q, 而不是直接输出Q值 log_prob = torch.log(self.policy_net(state).gather(1, action)) G= self.gamma * G +reward loss= -log_prob * G#最大化log_prob * G 即最小化-log_prob * G ...
开发对于最大化当前时刻期望收益是正确的做法,而探索则是从长远角度讲可能带来最大化总收益。然而不幸的是,在某一个状态下,智能体只能执行一个动作,要么开发,要么探索,二者无法同时进行,因此这就是强化学习重点突出的矛盾——权衡开发与探索。 下面介绍两个用于权衡开发与探索的策略—— ...