之后很多EA与RL的混合算法被提出,例如结合CEM和TD3的CEM-RL,构建了专注于提升网络参数优化的高效演化算子的PDERL,超参数调优的CERL,构建了基于Critic的Fitness Surrogate的SC算法,构建了种群直接影响RL参数的Supe-RL,融合了ERL,CEM-RL,SC并引入P3S思想的PGPS,将个体策略拆解为共享表征与独立的策略表征的ERL-Re^2,...
对于value based的RL问题,我们只要在贝尔曼方程中定义好完备度量空间、以及采用的收缩映射就可以用Banach不动点定理来说明贝尔曼方程能够通过不断的迭代收敛到一个最优解。 具体证明过程大概可以表述为: 在使用无穷范数作为度量的实数完备度量空间上(用前面提到的符号表示就是(R,L−infinity), 这里实际是在表明在贝尔...
1.动作价值函数 用 表示 的期望,该函数进行评估在策略 下状态 执行动作 的好坏。 我们定义最优动作价值函数 来表示在所有策略下的最大 ,通过这个函数我们可以找到最优的 。 2.DQN(Deep Q Network) 为了近似这个 函数,我们便使用价值网络(DQN)来近似该函数。 DQN的输入就是状态 ,通过卷积层提取特征向量,在经过...
在学习强化学习的过程中，我们关注如何证明值基强化学习（Value-based RL）的收敛性。本文将引入Banach不动点定理，通过具体实例来阐明其在证明收敛性中的应用。首先，我们需要理解Banach不动点定理的内涵。该定理指出，在一个完备度量空间中，如果存在一个压缩映射，则映射在空间内存在一个唯一不动点，且...
用Banach不动点定理证明价值基RL收敛性的关键在于展示贝尔曼最优操作符在完备度量空间上满足压缩映射的条件。具体证明过程如下：定义完备度量空间：在价值基RL中，度量空间通常定义为状态价值函数或动作价值函数的集合，这些函数映射到实数空间。使用无穷范数作为度量标准，即两个价值函数之间的距离定义为它们在...
强化学习【RL】推荐 强化学习 强化学习是机器学习的一个重要分支,是多学科多领域交叉的一个产物,它的本质是解决 decision making 问题,即自动进行决策,并且可以做连续决策。 它主要包含四个元素,agent,环境状态,行动,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。 学习资料 介绍Github上一个12.9k的强化学习仓库,...
This chapter presents the basics of reinforcement learning (RL) and, based on that, introduces value-based RL as one of the two major categories of RL algorithms. For this goal, the basic RL concepts, including Markov decision process and essential RL terms, like environment, state, action, ...
-learning algorithm(Watkins and Dayan, 1992) is the classical state-action value-based RL algorithm . We can find some traditional ways to improve the -learning by parameterized function approximator(Gordon, 1996). Before we dive into the ...
首先，Banach不动点定理（Banach fixed point theorem）定义了一个非空完备度量空间中，若函数为压缩映射，则存在唯一不动点且序列收敛至该不动点。简单翻译为：在完备度量空间中，对于任意一个压缩映射，存在唯一不动点且迭代序列最终收敛至该点。在RL领域，这一定理常被用来证明求解贝尔曼方程能够得到最...
25 Feb 2024·Xin Mao,Feng-Lin Li,Huimin Xu,Wei zhang,Anh Tuan Luu· While Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) significantly enhances the generation quality of Large Language Models (LLMs), recent studies have raised concerns regarding the complexity and instability associated with th...