它们是智能体学习和改进的核心工具,使其能够在未知环境中获得最大的累积奖励。 状态值函数 V(s) :表示从状态 s 开始,执行策略得到的期望总回报。 状态-动作值函数 Q(s,a) :表示在状态 s 下执行动作 a 并执行策略得到的期望总回报。 7、深度强化学习 【深度学习】强化学习(五)深度强化学习 二、基于...
学习的是Value Function. 使用很简单策略,比如对于基于Value的 Policy -Based 不需要Value Function 我们要学习一个Policy函数,能够产生行为 Actor-Critic 两个都学 学习Value Function 学习Policy 优点:PG 更好的收敛性 高维度、连续动作空间更有效 能够学习==随机策略== 随机策略例子: 石头剪刀布的游戏。在随机生成...
值函数在深度强化学习中有广泛的应用，例如：1.价值迭代（Value Iteration）：通过反复迭代更新状态值函数来找到最优策略。2.Q-learning算法：通过更新动作值函数来找到最优策略。3.策略梯度算法（Policy Gradient）：通过优化优势函数来找到最优策略。4.蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）：通过估计状态值...
导读:这篇是1999 年Richard Sutton 在强化学习领域中的经典论文,论文证明了策略梯度定理和在用函数近似 Q 值时策略梯度定理依然成立,本论文奠定了后续以深度强化学习策略梯度方法的基石。理解熟悉本论文对 Policy Gradient,Actor Critic 方法有很好的指导意义。
一、深度强化学习的基本原理 深度强化学习的核心是强化学习,它是一种无监督的学习范式,智能体通过探索环境并接收奖励或惩罚来学习行为策略。在传统的强化学习中,智能体通常使用价值函数(ValueFunction)或策略(Policy)来评估其行为的好坏。价值函数预测了从某个状态开始,遵循特定策略所能获得的累积奖励,而策略则定义了在...
基于策略梯度的方法主要存在的问题是需要完整序列以及难以收敛的问题,能否引入基于值函数近似的方法来处理是我们所关心的因此Actor-Critic的方法被提出来解决这个问题,其中Actor是策略网络,而Critic是评论网络,也就是说Critic作用类似于Deep Q-learning中的Q网络,用来评估q值。本篇文章将简要介绍Actor-Critic方法的过程以及...
基于策略梯度的深度强化学习方法则通过直接学习策略来指导机器智能的决策。其中一个重要的方法是深度确定性策略梯度(DDPG)。DDPG 使用了两个神经网络,一个用于估计动作的价值函数,另一个用于确定性策略。DDPG 将强化学习问题转化为确定性优化问题,通过最大化 Q 值来优化策略。DDPG 在连续动作控制问题上取得了很好的效...
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法是一种结合了值函数和策略梯度的深度强化学习方法。DDPG通过将策略表示为确定性高斯或确定性混合策略,利用策略梯度方法进行学习,并使用 Q 值函数逼近算法来提升效率。 4.2 SAC 算法 SAC(Soft Actor-Critic)算法是一种常用的基于值函数和策略梯度的深度强化学习方法。SAC通过...
(self,label=reca_batch,logit=all_actf): //自定义loss函数 neg_log_prob = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label,logits=logit) return neg_log_prob def train(self,records): #训练 s_batch = np.array([record[0] for record in records]) #取状态,每次batch个状态 a_batch =...
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。