值得注意的是loss function的设计,这个loss的梯度和policy gradient是相同的。这是因为: 上面compute_loss函数中的weights就是这个trajectory \tau 的reward R(\tau) . 3. 一些优化 3.1 Add a baseline 很多时候我们得到的所有reward都是正的,为了能让reward有正有负,我们可以把所有的reward都减去一个baseline b,...
一般意义下,loss是如此计算,事实上将未执行的动作的0带入公式,最后Loss=−R(P′left⋅log(Pleft))=−Rlog(Pleft),显然与上述lnπ(At|St,θ)是一个东西。 二、具体实现 之后我们来看Loss在代码中具体实现,是否与通常的公式符合。 loss = -m.log_prob(action) * reward # Negtive score function x...
本文介绍的 Policy Gradient 方法是深度学习与强化学习结合的一个非常典型的案例,由于跟监督学习非常相似,所以比起 Q-learning 来说更加容易理解。Policy Gradient 作为基于策略的强化学习方法如何与基于价值的Q learning 相结合呢? 这将是我们接下来研究的问题。 参考资料 [1]Reinforcement Learning: An Introduction (...
我们在介绍代码实战之前,最后在强调Policy Gradient的一些细节: 算法输出的是动作的概率,而不是Q值。 损失函数的形式为:loss= -log(prob)*vt 需要一次完整的episode才可以进行参数的更新 2、Policy Gradient算法实现 我们通过Policy Gradient算法来实现让钟摆倒立的过程。 本文的代码地址在:https://github.com/princew...
强化学习_PolicyGradient(策略梯度)_代码解析 使用策略梯度解决离散action space问题。 一、导入包,定义hyper parameter import gym import tensorflowastf import numpyasnpfromcollections import deque ###hyper parameters###、 #discount factor GAMMA=0.95LEARNING_RATE=...
Policy Gradient 网络的输入也是状态(State),那输出呢?每个动作的概率。例如[0.7, 0.3],这意味着有70%的几率会选择动作0,30%的几率选择动作1。相对于 Policy Gradient,DQN 的动作更确定,因为 DQN 每次总是选择Q值最大的动作,而Policy Gradient 按照概率选择,会产生更多的不确定性。
Policy Gradient就是一种直接的方法,他可以直接输出每种动作的概率进行直接的选择。这里有一点要注意,Policy Gradient没有误差,他不通过误差进行反向传播,它是通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。他利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱,好的行为会被增加下一次被选中的概率,不好的行为会被减弱下...
loss.backward() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这样的话,可以直接对-reward使用随机梯度下降,因为rsample后可微分,可以后向传播。 3. 源码 主要看agent对象的实现: class PolicyGradient: def __init__(self, state_dim, device='cpu', gamma=0.99, lr=0.01, batch_size=5): ...
强化学习_PolicyGradient（策略梯度）_代码解析 使⽤策略梯度解决离散action space问题。⼀、导⼊包，定义hyper parameter import gym import tensorflow as tf import numpy as np from collections import deque ###hyper parameters###、#discount factor GAMMA = 0.95 LEARNING_RATE = 0.01 ⼆、PolicyGrad...
强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient) 在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),...