7.2 有限差分策略梯度 ( Finite Difference Policy Gradient) 令J(\theta) 为任何策略目标函数,通过沿着策略梯度(关于参数 {\theta} 的梯度)的方向上升,策略梯度能够寻找到 J(\theta) 的局部最大值: \Delta \theta = \alpha \nabla_{\theta} J(\theta) 式中, \nabla_{\theta} J(\theta) 就是策略梯度...
Policy gradient 算法是否要求系统本身满足 Markov property 的条件 在 policy gradient 中我们需要的是 系统满足马尔科夫性。如果只能观测到一部分状态不会影响 policy gradient 的情况。 对于policy gradient 来说我们只是估计了期望,但是这个估计的方差可能会很大,尤其是当样本量不够大的时候方差比较大。 3 Policy Gr...
policy gradient 对于learning rate非常敏感。如果学习率过大，就会导致学习出bad policy，由于下一轮的采...
解读: 与q-learning系列不同, policy-gradient优化的不是q-table,而是直接优化 policy pai, policy是什么呢,就是针对每个observation的 每种action被选择的 概率!(注意,不是q-learning中的q值)。 那么,到底怎么优化 这个 s-a 对的 概率值呢? 首先是方向,就是某种action获得的 reward值越大,那就希望这个s-a...
策略梯度(Policy Gradient) 对于DQN来说使用一个网络直接逼近了值函数,最后取得了非常不错的效果, 但是对于一些连续性控制或者动作空间特别大的环境来说,很难全部计算所有的值函数来得到最好的策略,那么直接计算策略的方法就别提出来了。 1 策略梯度理论# 在Value Based的方法中,我们迭代计算的是值函数,然后根据值...
强化学习之policy gradient(PPO) 强化学习分为model-based, (model-freed=>policy based, value-based),其中mode-based需要对环境进行建模,以及对神经网络后的状态和奖励建模,相对实现起来比较复杂,但是产出的样本效率高。Model-freed方法自然样本效率很低,但是简单,可以通过计算能力的提升来弱化样本效率问题。
本文的代码思路完全按照policy gradient的过程展开。 定义参数 首先,我们定义了一些模型的参数: self.ep_obs,self.ep_as,self.ep_rs分别存储了当前episode的状态,动作和奖励。 self.n_actions=n_actionsself.n_features=n_featuresself.lr=learning_rateself.gamma=reward_decayself.ep_obs,self.ep_as,self.ep_...
但是问题是,如果我们想要用gradientascent,我们首先需要计算我们的 . 我们知道期望的计算是 ,这里的 对应我们的 , 对应我们的 . 在将 变形之后(这里省略过程),我们得到: *公式在不同的地方可能会有不同的版本。 二、REINFORCE REINFORCE(所有字母都是大写)是用total reward ...
在policy gradient的算法中,我们用神经网络来拟合策略policy。神经网络的参数。 神经网络的输入是机器的观测值(可以用向量表示,也可以用矩阵表示) 神经网络的输出是每个动作对应的概率值 本例来说,输入时游戏中每一帧的动画(智能体的观测值),经过神经网络的...
policy gradient的具体训练过程是,先有一个policy\theta,之后用这个policy来收获很多数据\{\tau_1,\tau_2,...\tau_N\},用它来计算Expected Reward的梯度,之后再用梯度上升来求得新的\theta:\theta \leftarrow \theta+\eta \nabla \bar{R_\theta},然后用更新的\theta再来获取数据,之后再更新\theta,如此循...