1. 算法介绍 强化学习有两大类方法,一类是基于值函数的方法,另一类是基于策略的方法。策略梯度(Policy Gradient)算法属于基于策略的方法,它将策略参数化,基于此参数定义一个目标函数J(θ),通过梯度上升的方式更新策略参数,使得目标函数最大化。 θt+1=θt+α∇θJ(θt) 一般地,我们将J(θ)定义为在策略π...
策略的表示 (Policy Representation) 目标函数 (Objective Function) 策略梯度定理 (Policy Gradient Theorem) REINFORCE 算法 (episode结束后才能进行策略policy更新) 为什么不手动乘以 alpha? REINFORCE 算法增强 方法 基线 (Baseline) 和 Advantage Function 更新公式 特别注意: Vanilla Policy Gradient (VPG) - 1990 ~...
1. 基础策略梯度（Vanilla Policy Gradient, VPG）：- 基础的策略梯度方法通常从Reinforce算法开始，该算法通过蒙特卡洛采样来估计策略梯度，并进行策略参数的更新。在Python中，可以使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow来实现这一算法。2. Actor-Critic方法：- Actor-Critic方法结合了策略梯度和价值函数估计，其中Actor负...
2 REINFORCE 算法# 公式(1-5) 中的 ∇J(θ)∇J(θ) 是用期望表示的,期望可以通过采样的方法来近似。可以根据当前的策略 πθπθ 通过游走采集多条轨迹 τ(1),τ(2),…τ(N)τ(1),τ(2),…τ(N). 其中一条轨迹 τ(n)=s(n)0,a(n)0,s(n)1,a(n)1,…τ(n)=s0(n),a0(n),s1...
Policy Gradient(策略梯度,简称PG)算法是策略优化中的核心概念,本章我们就将从最简单的PG推导开始,一步步揭开策略优化算法的神秘面纱。 1. 直观理解 如果用一句话来表达策略梯度的直观解释,那就是“如果动作使得最终回报变大,那么增加这个动作出现的概率,反之,减少这个动作出现的概率”。这句话表达了两个含义: 我们...
- Policy Gradient方法(例如REINFORCE)是直接通过优化策略函数来最大化期望累积回报。 - 使用策略网络(policy network)来输出每个动作的概率,基于这些概率来采样动作。 - 算法的更新方式是基于**Monte Carlo**方法,在每个完整的回合结束后,利用累计的折扣奖励来更新策略。
5. 策略梯度(Policy Gradients) 本文主要包含几个方面: 策略梯度算法介绍。 策略梯度如何工作。 如何降低方差。 1. 策略梯度介绍 1.1 强化学习目标函数评估 其中,我们使用NN去拟合策略 , 网络的参数表示为 ,输入为状态s,输出为动作a。动作a作用于环境,环境根据状态转移分布 ...
再讲解策略梯度算法(Policy Gradient,简称PG)前,大家可以先了解一下蒙特卡罗算法,首先我们来看一个小故事: 在火影时代,还是下忍的鸣人为了提升自己的能力,从木叶忍者任务中心接了一个C级任务,在做任务的时候,突然被一个戴面具的人困在幻境中。类似迷宫的幻境(出口是光之门,可以理解为带光的门),鸣人怎么走都出不...
策略梯度(Policy Gradient)是一种用于解决强化学习任务的常用算法,它通过优化策略来寻找最优解。在这篇文章中,我将详细解析策略梯度算法的原理和实现细节。 策略梯度算法的核心思想是通过维护一个策略函数,使用梯度上升法(或下降法)来更新参数,以期望最大化累计回报。与其他强化学习算法不同,策略梯度直接学习策略函数而...
策略梯度（Policy Gradient, PG）算法作为强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域的重要分支，旨在通过调整策略直接优化目标函数，而非学习状态价值函数。这一方法在解决复杂决策问题时展现了强大潜力。《终极指南：深度强化学习中的策略梯度算法》一文，由德国科隆大学 Matthias Lehmann 所撰写，提供了一个...