策略梯度算法推导 首先我们定义一条轨迹的奖励,有两种定义方法: 无折扣有限步奖励 折扣无限步奖励 以上两种轨迹奖励的求和方法第一种比较简单,第二种比较合适。而且一般对于第二种也是有限的,比如游戏必然会终结的。 智能体和环境交互的过程中,产生的轨迹有很多条,强化学习的目标是使得奖励的期望值最大. ...
1. 引言 我写下这篇文章的主要动机是,当我最近在复习强化学习中一个非常重要的概念“策略梯度定理”时,发现在不同的教材、论文和博客教程中,给出了多种一眼看去截然不同的表达方式,这让我产生了深深地困惑。下…
梯度下降法(Gradient Descent),共轭梯度法(Conjugate Gradient),Momentum算法及其变体,牛顿法和拟牛顿法(包括L-BFGS),AdaGrad,Adadelta,RMSprop,Adam及其变体,Nadam。 1.梯度下降法(SGD) 梯度下降法的核心思想就是:通过每次在当前梯度方向(最陡的方向)向前前进一步,来逐渐逼近函数的最小值。类似于你站在山峰上,怎样...
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强化学习问题设定中,我们一般难以改变环境,只能通过优化的Actor的策略(Policy\pi)来达到期望收益最大化。 不同于基于价值函数的方法,先计算每个状态/动作的价值,再选择策略;策略梯度直接在期望收益最大化的方向上进行梯度上升来找到最优解,策略梯度也有不同的类型,这里我们只讨论似然率的策略梯度。
机器学习 梯度下降优化算法 大多数学习算法都涉及到优化,优化是指改变 x 以最小化或者最大化某个函数 f(x) 的过程。通常我们所说的优化算法都是指最小化的过程,因此,最大化的过程可以通过最小化 -f(x) 来实现。 导数是指某个函数 f(x) 在某一点上的斜率,它可以表明如何缩放输入的小变化才能在输出上获...
首发于1.1 算法——数学、传统机器学习 切换模式写文章 登录/注册ML白板推导39:强化学习-策略梯度方法(待续) 茶尾可妮兔 以前是风控模型,现在做风控策略3 人赞同了该文章 全部笔记的汇总贴:茶尾可妮兔:ML白板推导系列小结(汇总36/36) 原视频链接:【强化学习】策略梯度方法-策略近似_哔哩哔哩_bilibili...
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