REINFORCE 是一种基于梯度的方法,通过梯度上升优化 J(\theta) 。 3.算法的关键思想 3.1 梯度公式 利用强化学习的公式推导出梯度: R 是从状态 s 出发后的累计奖励,作为对策略 \pi 好坏的衡量。 3.2 梯度估计 使用蒙特卡洛采样的方法,从环境中生成轨迹 ,估计梯度: 其中 N 是采样轨迹的数量。 4.REINFORCE 算法...
在强化学习中,Policy Gradient(策略梯度)算法是一类通过优化策略函数直接来求解最优策略的方法。与基于值函数(例如Q学习和SARSA)的方法不同,策略梯度方法直接对策略函数进行建模,目标是通过梯度下降的方法来最大化预期的累积奖励(即期望回报)。这些算法主要适用于连续的动作空间或高维问题,能够在复杂的环境中取得较好的...
策略梯度方法的输入(即状态s)可以是手工制作的状态特征(如机械臂关节的角度、速度等),但在某些问题领域,强化学习已经足够成熟,可以直接处理原始图像。 π 可以是一个确定性策略,它输出要采取的确切操作(如向左或向右移动操纵杆),也可以是一个随机策略,它输出它可能采取的行动的可能性。 我们记录每个时间步给出的...
通过对 \theta 进行优化,我们可以最大化策略的期望回报。 2.算法流程 以下是策略梯度算法(如REINFORCE)的具体流程: (1)初始化: - 初始化策略网络的参数 \theta ; - 定义环境、优化器以及超参数(学习率、折扣因子等)。 (2)采样数据: - 从环境中采样完整的轨迹。即:从初始状态 s_0 开始,按照当前策略 \pi...
REINFORCE 算法是策略梯度乃至强化学习的典型代表,智能体根据当前策略直接和环境交互,通过采样得到的轨迹数据直接计算出策略参数的梯度,进而更新当前策略,使其向最大化策略期望回报的目标靠近。这种学习方式是典型的从交互中学习,并且其优化的目标(即策略期望回报)正是最终所使用策略的性能,这比基于价值的强化学习算法的优...
另外,也可以将第12章的有效循迹引入到AC算法中。下面给出基于有效循迹的AC算法的伪代码,如下图所示。6.连续问题下的策略梯度前面考虑的都是回合制问题下的策略梯度算法,在连续问题中,需要引入平均奖励的设定帮助解决强化学习问题,具体细节可以回顾第十章第3节的内容。简单回顾,平均奖励定义为...
强化学习中的策略梯度算法是用于学习策略的一种方法。以下是一些常见的策略梯度算法: 策略梯度算法(PG):最基础的策略梯度算法,通过计算策略梯度来更新策略。 演员评论家算法(AC):结合了策略梯度和值函数近似,提高了学习效率。 优势演员平均价算法:利用优势函数来更新策略,减少了方差。
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...
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...
1.策略参数化强化学习有两种场景。一种是离散的强化学习场景。在这种场景下,我们从状态抽取状态特征向量s^s^。和价值函数近似...代码如下。 2.2 Actor-Critic价值函数近似的强化学习算法用于估计状态-动作价值q(s,a)。策略梯度算法引入价值函数近似提供价值是一个很好的思路。这时候,算法分为两个部分:Actor ...