然后定理保证,在策略\pi'下的V函数将比策略\pi的V函数更好。 有了策略改进定理,我们可以通过贪婪地选择当前策略中每个状态下最大奖励的动作,总是推导出更好的策略。 策略迭代 给定任意的起始策略\pi,我们可以计算其V函数。这个V函数可以用来改进策略到\pi'。使用策略\pi',我们可以计算其V'函数。这个过程可以重...
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...
实际上,我们实验使用的马尔科夫随机过程是之前介绍的机器人找金币,策略是随机选择选择一个方向。随机策略下每个状态的价值如下图所示。大体上,蒙特卡罗算法和时差学习算法能够得到状态价值。 mdp value 4. 总结 我们在上一章介绍模型相关的策略评估的时候,已经介绍过一种策略评估。这种模型相关的策略评估利用了贝尔曼等...
但有些场景即使最终学习完每个State对应的最佳Action也是随机的,比如剪刀石头布游戏,最佳策略就是各1/3的概率出剪刀/石头/布。 2)Policy Based Policy Based策略就是对Value Based的一个补充 说明:基于每个State可以采取的Action策略,针对Action策略进行建模,学习出具体State下可以采取的Action对应的概率,然后根据概率来...
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′))不断迭代直至vπvπ收敛。
这种贪心策略有一个问题:虽然每个动作都有被选择的概率,但是这种选择太过于随机,有一些(状态-动作)二元组应该是可以达到全局最优,但由于初始化的原因,使得它被访问的概率很低,这并不能有助于智能体很大概率的发现最优动作,UCB算法则改进这一点。
基于蒙特卡洛的策略梯度--REINFORCE算法 降低方差---为策略梯度添加常数基线b 策略梯度简述 先上一个图: 在之前的文章,我们讲过说强化学习的分类可以分为以值函数为中心的和以策略为中心的,如上图,当然他们是有交叉的,也就是actor-critic,这类算法之后的文章会讲。我们知道基于价值函数的方法就是通过计算每一个状...
更好的可扩展性:基于策略梯度的强化学习算法可以更好地适应大规模环境,从而提高算法的可扩展性。 实现步骤与流程 2.1 准备工作:环境配置与依赖安装 在实现基于策略梯度的强化学习算法之前,需要进行一些准备工作。首先,需要选择一个支持强化学习的环境,比如Python的RLPy库,来实现强化学习算法。然后,需要安装一些必要的依...
强化学习可以用于训练一种策略,使其能够在试错的情况下来完成任务,但强化学习面临的最大挑战就是,如何在具有艰难探索挑战的环境中从头学习策略。比如,考虑到 adroit manipulation 套件中的 door-binary-v0 环境所描述的设置,其中强化学习智能体必须在三维空间中控制一只手来打开放在它前面的门。
左图是每个位置对应的Q value的表,最初都是0,一开始的策略就是随机生成的,假定第一步是向左,那根据上文公式,假定学习率是0.1,折现率是0.5,而每走一步,会带来-0.4的奖励,那么(1.2)的Q value就是 0 + 0.1 ×[ -0.4 + 0.5× (0)-0] = -0.04,为了简化问题,此处这里没有假设湖面有风。