梯度(Gradient):在PG算法中,我们通过计算策略函数的梯度,来调整策略,使得在某个状态下选取最优的动作。 三、PG算法的基本思想 PG算法的核心思想是通过策略梯度来优化策略函数。其目标是最大化累积奖励的期望,即: J(\theta) = \mathbb{E}{\pi{\theta}} \left[ G_t \right] 其中, ( J(\theta) ) 是目...
Policy Gradient策略梯度(PG),是一种基于策略的强化学习算法,不少帖子会讲到从基于值的算法(Q-learning/DQN/Saras)到基于策略的算法难以理解,我的理解是两者是完全两套思路,在学习一种的时候先不要考虑另一种,更容易接受算法基本思想,了解了算法原理推导过程之后再比较两者不同之处那么更容易理解了 ❀策略执行 Po...
在第一种情况下,PG会增加轨迹A的概率,同时减少B的概率。在第二种情况下,它将增加两者。 作为人类,我们可能会降低这两种情况下轨迹 B 的可能性。 通过引入 V 这样的基线,我们可以重新调整相对于平均动作的奖励。 8.2 普通策略梯度算法 这是使用基线 b 的策略梯度算法的通用算法。 8.3 因果性 未来的行动不应改...
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...
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...
在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG)。
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...
本系列博客将会参考OpenAI发布的入门教程Spinning Up[1],Spinning Up系列是入门Policy Optimization的非常好的教材,特别适合初学者。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。
策略梯度的基本算法就是Reinforce,也称为蒙特卡洛策略梯度,简称MCPG,PARL的官方policy-gradient就是基于以下算法框架实现的:PARL源码结构在搭建模型之前,我们先分析一下PARL的主要模块:1. env:环境,在这里,我们的环境就是迷宫寻宝。2. model:模型,可以是简单的线性模型,也可以是CNN、RNN等深度学习模型。
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...