DQN使用非策略RL,以便从通过遵循任何策略收集的经验数据中学习最优策略,例如观察专家、先前的非最优策略等。体验是以下形式的数据集合: (s1、a1、r2、s2) 这里的r2是在执行a1之后立即收到的实际奖励。这些经验用于设置以下形式的监督学习示例: 净投入:(s1,a1),净目标: r2 +γ*argmax(a,Q(s2,a) 可以通过使...
先初始化一个对话策略和world model(可以使用预训练的方式); 直接强化学习:与真实用户进行交互; world model learning:使用真实的经验数据训练一个模拟器; planing规划:使用模拟器模拟产生数据与智能体交互实现提升 下面具体从这三个流程进行展开描述: 5.1、直接强化学习 (1)该部分选择深度Q网络(DQN),并将对话过程建...
Algorithm : Deep Dyna-Q for Dialogue Policy Learning 1. Direct Reinforcement Learning 在这个步骤中基于真实对话经验,应用DQN来学习对话策略。 在每一步中,agent通过当前的对话状态s, 通过最大化价值函数Q(s,a; θ_Q),选择要执行的动作a。然后agent会接收到奖励r,以及用户的反馈a_u,更新当前状态到s'.存储...
在Dyna-Q框架之后,图1(c)中说明了世界模型学习,直接强化学习和规划之间的相互作用。 我们通过将Dyna-Q与深度学习方法相结合来提出Deep Dyna-Q(DDQ),以通过神经网络(NN)表示状态-动作空间。 为此,我们在这项工作中的主要贡献有两个方面: 我们展示了Deep Dyna-Q,据我们所知,这是第一个结合了任务完成对话策略学...
Algorithm 1 Switch-based Active Deep Dyna-Q 通常,在RL设置中,可以将对话策略学习表述为Markov决策过程,可以将任务完成对话视为(状态,动作,奖励)元组的序列。我们采用深度Q网络(DQN)(Mnih等人,2015)来训练对话策略(算法1中的第12行)。直接强化学习和规划都分别使用相同的Q-learning算法使用模拟和真实经验来完成。
Dyna框架是由祖师爷Sutton在1991年提出的model-based方法,它实际上是一种思路,可以应用到现有的各种 model-free 算法中(就是我们熟悉的DQN, DDPG, PPO,SAC等)。model-based 旨在高效的利用experience,提高学习效率以及实现 data-efficient。 文中Sutton 将model-based称为融合了规化、决策和学习的方法。model-free在...
q方法 技术领域 1.本发明属于机器学习技术领域,尤其是涉及一种用于对话策略学习的基于gp的深度dyna ‑ q方法。 背景技术: 2.任务完成型对话策略学习旨在构建一个以完成任务为目标的对话系统,该系统可以通过几轮自然语言交互来帮助用户完成特定的单个任务或多域任务。它已广泛应用于聊天机器人和个人语音助手,例如苹果...
Dyna-Q 算法是一个经典的基于模型的强化学习算法。如图 6-1 所示,Dyna-Q 使用一种叫做 Q-planning 的方法来基于模型生成一些模拟数据,然后用模拟数据和真实数据一起改进策略。Q-planning 每次选取一个曾经访问过的状态s, 采取一个曾经在该状态下执行过的动作a,通过模型得到转移后的状态s′以及奖励r,并根据这个...
比较主流的是Nature DQN,Prioritized DQN和Dueling DQN。三种算法思路不相互排斥,可以混着用。当然还有很多对DQN的改进,比如改网络什么的。但是DQN有一个缺陷是只能处理离散的动作,对于连续动作的处理能力不行,policy-based method可以解决这个问题,因为π(a∣s)是一个连续函数,不同于value-based method的qπ(s,a)...
Algorithm : Deep Dyna-Q for Dialogue Policy Learning 1. Direct Reinforcement Learning 在这个步骤中基于真实对话经验,应用DQN来学习对话策略。 在每一步中,agent通过当前的对话状态s, 通过最大化价值函数Q(s,a; θ_Q),选择要执行的动作a。然后agent会接收到奖励r,以及用户的反馈a_u,更新当前状态到s'.存储...