此处的价值函数相当于一个baseline网络,主要用来降低随机采样过程 u_t 估计的方差, 控制收敛的稳定性,不是用来评价policy的好坏,区别于critic网络 3.5 ActorCritic 3.5.1 背景 前面reinforce算法是基于episode更新,每次都需要一个episode结束才能获得reward, 学习效率比较低。为此,提出结合将q-value-function和policy-func...
强化学习的目标函数 J(θ) 定义如下:J(θ)=Eτ∼pθ(τ)[G(τ)]=Eτ∼pθ(τ)[T−1∑t=0γtrt+1] 其中,θ 表示策略函数的参数,τ 表示强化学习的轨迹,γ 是折扣率…… 这个目标函数表达的是在策略 πθ 下,智能体与环境交互得到的总回报的期望。(这个期望是对所有可能的轨迹进行的) 总...
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit) 1 策略梯度算法 如图5.1 所示,强化学习有 3 个组成部分:演员(actor)、环境和奖励函数。智能体玩视频游戏时,演员负责操控游戏的摇杆, 比如向左、向右、开火等操作;环境就是游戏的主机,负责控制游戏的画面、...
43. 强化学习RL_8.策略函数逼近是强推!这可能是B站最全的(Python+机器学习+深度学习)系列课程了,不愧是上海交大和腾讯联合出品!快速入门巨简单,还学不会来锤爆我!人工智能|神经网络|AI的第43集视频,该合集共计80集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容
本文将围绕强化学习中的梯度策略、基线优化以及优势函数等关键概念,通过简明扼要的语言和生动的实例,帮助读者理解并掌握这些复杂的技术。 一、梯度策略基础 在强化学习中,梯度策略是一种通过优化策略参数来最大化期望回报的方法。策略(Policy)是智能体(Agent)在给定状态下选择动作的依据,通常表示为π(a|s),即在状态...
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用于评估状态的价值和选择动作的概率分布。价值函数表示在当前状态下,采取某个动作能够获得的长期回报的期望值,它衡量了状态的好坏程度,是对策略的评估。而策略函数则是描述了在每个状态下,选择每个动作的概率分布,它指导了在每个状态下应该采取什么样的行为。
在强化学习中,策略梯度算法是一种重要的方法,用于解决无模型的、连续状态和动作空间的强化学习问题。与传统的基于价值函数的方法不同,策略梯度算法直接优化策略函数,使得智能体能够学习到最优的策略。本文将详细介绍策略梯度算法的原理和优势,并探讨其在实际应用中的一些挑战和改进方法。
本书第一部分主要讲述利用列表法实现策略评估和学习,从第九章开始进入的全书的第二部分近似求解方法。对于大型状态空间的强化学习问题,列表法难以避免维数灾难,因此在有限计算资源下采用近似求解方法,例如基于参数的函数近似方法,可以更有效的解决强化学习问题。函数近
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用来评估一个状态的价值和选择一个动作的概率。它们之间的区别和联系如下: 价值函数:价值函数用来评估在当前状态下采取某个动作的好坏程度,可以分为状态值函数和动作值函数两种。 状态值函数(V函数):用来评估在当前状态下的长期回报期望值,表示在当前状态下...
首先我们需要根据一个确定好的策略模型来输出每一个可能动作的概率,对于所有动作的概率,我们使用采样方法(或者是随机的方法)选择一个动作与环境进行交互,同时环境会给我们反馈整个回合的数据。将此回合数据输入学习函数中,并根据回合数据进行损失函数的构造,通过Adam等优化器的优化,再更新我们的策略模型。