SinceJ(θ)is composed of state distribution and action distribution, when we gradient with respect toθ, the effect of the action is simple to find but the state affect is much more complicated due to the unknown environment. The solution is to usePolicy Gradient Theorem: 我们将上一节的三种...
这一点我们在后面讲Actor-Critic算法的时候,就可以从公式中看出其中的缘由。正是由于这个原因,所以绝大多数写policy gradient的材料中会设定\gamma = 1,使得我们对基于策略的方法能够有一个比较一致的理解,并且也使得后面推导的公式会相对简单。在这种设定下,我们要最大化的目标为r(\tau),即\Sigma_t r_t。但事...
关于Policy Gradient的理解 转自:https://www.jianshu.com/p/af668c5d783d 虽然前段时间稍微了解过Policy Gradient,但后来发现自己对其原理的理解还有诸多模糊之处,于是希望重新梳理一番。 Policy Gradient的基础是强化学习理论,同时我也发现,由于强化学习的术语众多,杂乱的符号容易让我迷失方向,所以对我自己而言,...
Vanilla Policy Gradient (with GAE-Lambda for advantage estimation) Parameters: env_fn –A function which creates a copy of the environment. The environment must satisfy the OpenAI Gym API. actor_critic – The constructor method for a PyTorch Module with a step method, an act method, a pi mo...
VPG算法是OpenAI spinning up下的第一个算法,翻译为“原始策略梯度”。一开始很纳闷,REINFORCE也是应用了策略梯度定理的第一个算法,为啥又多了一个VPG呢?后来仔细读帮助文档,又找了不少资料才发现,VPG实际上就是使用了优势函数(advantage function),并且使用了reward-to-go的REINFOECE算法。
策略梯度(Policy Gradient, PG)方法的核心思想在于是能获得更好的回报的动作的采样概率不断提高,使获得更少回报的动作的采样概率不断降低,从而达到一个最优的策略。 2 知识速览 标准的策略梯度算法(Vanilla Policy Gradient, VPG)属于在策略(on-policy)算法 VPG算法可以被用到离散和连续动作空间中 Spinning Up中的...
Vanilla Policy Gradient / REINFORCE - on-policy - either discrete or continuous action spaces Policy gradient输出不是 action 的 value, 而是具体的那一个 action, 这样 policy gradient 就跳过了 value 评估这个阶段, 对策略本身进行评估。 Theory