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...
有趣的是这个强化学习算法实际上和我们之前讲过的 监督学习(Behaviour Clone) 方法有一些相似,区别在于 此处的强化学习算法是用 reward function的梯度来更新策略的,而在之前监督学习是依靠专家人类打出label来进行更新策略的。
在这里,∇θ表示关于参数θ的梯度,log π(a_t|s_t;θ)表示策略函数在状态s_t下选择动作a_t的对数概率,R_t表示在时间步t获得的即时奖励。 接下来的关键是将整个目标函数的期望转换为对每个轨迹的期望,并使用蒙特卡洛采样来估计这个期望。我们通过采样多个轨迹,计算每个轨迹的梯度,然后取所有轨迹的梯度的平均值...
双延迟深度确定性策略梯度算法,TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)是强化学习中专为解决连续动作空间问题设计的一种算法。TD3算法的提出是在深度确定性策略梯度(DDPG)算法的基础上改进而来,用于解决强化学习训练中存在的一些关键挑战。 二、TD3的背景 1.TD3的理论背景 TD3的提出基于以下几个强化学...
四. 策略梯度(Policy Gradient) 4.1 期望奖励(Expected Reward) 在强化学习中有3个组成部分:演员(actor),环境(environment)和奖励函数(reward function) 演员就是一个网络,输入状态,输出动作 环境就是一个函数,输入状态和动作,输出状态。环境是基于规则的规则,是确定不变的 ...
一、策略梯度算法简介 在深度强化学习中，策略梯度算法被广泛应用于训练能够处理连续动作空间的策略网络。与值函数方法不同，策略梯度算法直接对策略进行优化，通过最大化期望回报来更新策略参数，从而实现对复杂环境的精确建模和控制。在实际应用中，策略梯度算法通常基于梯度上升法来更新策略网络的参数，使得预期回报增加。
强化学习是一种机器学习方法,其目标是通过与环境的交互学习如何做出决策以获得最大的长期回报。强化学习的典型应用包括智能游戏玩家、自动驾驶汽车和机器人控制等领域。 策略梯度算法 策略梯度算法是强化学习中的一种重要方法,它通过直接优化策略函数来学习最优策略。策略函数可以是确定性的,也可以是概率性的。策略梯度算...
策略梯度 value based的强化学习方法对价值函数进行了近似表示,policy based使用了类似的思路,策略$\pi$可以被描述为一个包含参数$\theta$的函数 $$ \pi_{\theta}(s, a)=P(a | s, \theta) \approx \pi(a | s) $$ 我
一、什么是策略梯度 首先,策略梯度是一种所谓的policy basedlearning,即我们的对象是我们的策略(policy),而非某个value function(虽然我们可能会间接地用到value function)。 在这种policy based learning下,我们用θ参数化(parameterize)我们的策略 ,换言之,我们希望用某些参数θ来控制我们的 ...