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...
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,并根据这个模拟数据(s,a,r,s′),用 Q-learning 的更新...
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...
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...
Saras: 估计当前贪婪策略的价值函数Q[row, col, action](在线策略) Q-learning: 直接估计最优Q[row, col](离线策略) 在线策略:行为策略和目标策略是同一个策略 离线策略:---不是同一个策略"""target= reward + Q[next_row, next_col].max() * 0.95value=Q[row, col, action]#时序查分计算td_error...
论文解读:Deep Dyna-Q: Integrating Planning for Task-Completion Dialogue Policy Learning (2018 ACL) 简要信息: 序号 属性 值 1 模型名称 Deep Dyna-Q (DDQ) 2 所属领域 问答系统,强化学习 3 研究内容 任务型多轮对话 4 核心内容 Dyna架构,Q学习 5 GitHub源码 https... 查看原文 Deep Dyna-Q 阅读笔记...
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...
(DDPG) A3CDyna-QProximalPolicyOptimization (PPO) Curiosity Model, Random Network Distillation... exampleQ-learningSarsa Sarsa(lambda)DeepQNetwork (DQN) Using OpenAI Gym Double DQN DQN with 【5分钟paper】基于近似动态规划的学习、规划和反应的集成架构 ...
论文《Deep Dyna-Q: Integrating Planning for Task-Completion Dialogue Policy Learning》简称DDQ,作者Baolin Peng(Microsoft Research),经典的对话策略学习论文。 2. 摘要 通过强化学习(RL)训练任务完成对话代理代价高昂,因为它需要与真实用户进行许多交互。
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。