本文将q-learning,ac模型和概率图推理结合,推导出能量模型代表的soft q learning,然后借此得到最大熵的RL模型。 2.基础 如果我们引入能量函数来表示policy,那么这个能量函数可以起一个名字叫 soft q-func,我们会得到以下的表示: 上式就是一个softmax计算,这样我们就取得了策略和value之间的关系,alpha是超参数 如果...
二、soft Q-Learning 如果仅考虑单步策略的熵,求出一个π∗满足下面的式子, 或者说π∗=argmaxπEA∼π[−ε(s,A)]+H(π(⋅|s))或者说π∗=argminπEA∼π[ε(s,A)]−H(π(⋅|s))从底下那个式子,就可以看出此时最优的π∗服从玻尔兹曼分布 :π∗∝e−ε(s,...
Reinforcement Learning with Deep Energy Based Policies 论文地址 "soft Q learning" 笔记 标准的强化学习策略 $$\begin{equation}\pi^ _{std} = \underset{\pi}{ar
1)logistic具体针对的是二分类问题,而softmax解决的是多分类问题,因此从这个角度也可以理解logistic函数是softmax函数的一个特例。 这里借鉴UFLDL教程中的推导,具体的推导过程如下: 当分类数为2时,softmax回归的假设函数表示如下: 利用softmax回归参数冗余的特点,从两个参数向量中都减去向量θ1θ1,得到: 最后,用θ...
这里的log(q(k))就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算，数值稳定还好一点，...
1.Critic(值函数):Q^{\mu}_\omega(s,a):S\timesA\rightarrow\mathbb{R} Q函数由参数\omega(DRL中就是网络参数)控制,将一个状态和动作对映射到一个实数。同Q-learning,该实数表示,智能体(agent)在状态s执行动作a,并在之后按照策略\mu行动,agent所能获得的预期收益:Q^{\mu}(s,a)=\underset{s_t,a...
1. 如果loss是cross entropy的话计算特别简单，更重要的是梯度非常稳定，既不会太大也不会太小。2. ...
SAC通过神经网络参数化高斯策略和Q函数来最大化这一目标函数,并利用近似动力学编程来进行优化。基于这一目标函数研究人员推导出了更好的强化学习算法,使其性能更加稳定,并且达到足够高的样本效率来应用到真实机器人中。 模拟基准 为了评价新型算法的表现,研究人员首先在仿真环境中利用标准的基准任务来对SAC进行了评测,...
前人对熵强化学习的研究集中在off-policy 的 Q-learning。首先,我觉得现有的理论证明有点冗长,不够简洁,所以另辟蹊径,从另一个角度 —— Policy Gradient Theorem,来思考熵强化学习的问题。其次,我觉得业界低估了策略熵对exploration-exploitation平衡的统领作用,所以致力于推进熵强化学习,推出熵强化学习算法。最后,我...
推导完Soft-Margin SVM Dual的简化形式后,就可以利用QP,找到Q,p,A,c对应的值,用软件工具包得到αnαn的值。或者利用核函数的方式,同样可以简化计算,优化分类效果。Soft-Margin SVM Dual计算αn的方法过程与Hard-Margin SVM Dual的过程是相同的。 那么,在Soft-Margin SVM Dual中,相应的complementary slackness条件...