前面我们所述的都是 on-policy 的方法,它的特点就是每次我们做完一次 policy gradient 更新得到新的 policy 之后,需要重新用这个新 policy 去生成样本。 具体表现如下图的 reinforcement algorithm 算法中的 step 1 所示,也就是需要一边迭代一边不断地随着迭代的进行要重新生成数据。这主要是因为 目标函数导数的表达...
Policy Gradient算法原理伪代码如下,采用的目标函数是上面讲到的第(1)种形式——最简单的优化目标就是初始状态收获的期望 图1. REINFORCE算法流程 伪代码Policy Gradient算法学习策略函数\pi(a|s),它可以是神经网络,称之为策略网络,网络参数是\theta,策略函数记作\pi(a|s, \theta) 接下来推导伪代码中的\log\pi...
Value Based 强化学习方法在很多领域得到比较好的应用,但是其也有局限性。 1)首先就是对连续动作处理能力不足,算法 DQN 我们使用的 CartPole-v1 环境,在这个环境中只有两个动作:控制小车向左或者向右,这就是离散动作。那连续动作就是动作不光有方向,而且还有大小,对小车施加的力越大,小车的动作幅度也会越大。例...
可以使用 multi-step TD target 进行A2C算法的改进
基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态,计算采取每个动作的价值,然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤,即直接根据当前的状态来选择动作,也就引出了强化学习中的另一种很重要的算法,即策略梯度(Policy Gradient)。这篇文章,我们就来介绍这种算法的最基础的版本以及其简单的实现。
5.优点与劣势 5.1 优点：5.2 劣势：策略梯度（Policy Gradient, PG）算法是强化学习中一类非常重要的...
ZH 在RL:Actor only中,我们引入了基本的 Actor 网络并用策略梯度算法来训练它。但训练效率并不理想,交互(轨迹数据收集)过程相当耗时…阅读全文 赞同4 添加评论 分享收藏 策略梯度与近端策略优化 pumpkin 策略梯度方法(Policy Gradient)是强化学习(Reinforcement Learning)中经常使用的一种算法...
PPO算法: 1、初始化policy的参数θ 2、在每一次迭代中,使用θ k来和环境互动,收集状态和行动并计算对应的advantage function 3、不断更新参数,找到目标函数最优值对应的参数θ 4、在训练的过程中采用适应性的KL惩罚因子:当KL过大时,增大beta值来加大惩罚力度当KL过小时,减小beta值来降低惩罚力度...
Policy Gradient方法是一种基于策略的强化学习算法。它直接学习状态行为对的价值函数，并通过计算价值函数的梯度来更新策略。这种方法不需要构建显式的值函数或Q函数，而是直接优化长期回报的期望值。在每一步中，智能体执行一个动作，并观察环境的反馈，然后根据这个反馈和策略的价值函数的梯度来更新策略。通...
Reinforce算法 因为 ,所以 结合随机梯度上升算法,我们可以每次采集一条轨迹,计算每个时刻的梯度并更新参数,这称为REINFORCE算法[Williams, 1992],此时 代码实现 import argparse import gym import numpy as np from itertools import count import torch import torch.nn as nn ...