此处的价值函数相当于一个baseline网络,主要用来降低随机采样过程 u_t 估计的方差, 控制收敛的稳定性,不是用来评价policy的好坏,区别于critic网络 3.5 ActorCritic 3.5.1 背景 前面reinforce算法是基于episode更新,每次都需要一个episode结束才能获得reward, 学习效率比较低。为此,提出结合将q-value-function和policy-func...
强化学习的目标函数 J(θ) 定义如下:J(θ)=Eτ∼pθ(τ)[G(τ)]=Eτ∼pθ(τ)[T−1∑t=0γtrt+1] 其中,θ 表示策略函数的参数,τ 表示强化学习的轨迹,γ 是折扣率…… 这个目标函数表达的是在策略 πθ 下,智能体与环境交互得到的总回报的期望。(这个期望是对所有可能的轨迹进行的) 总...
1 策略梯度算法 如图 5.1 所示,强化学习有 3 个组成部分:演员(actor)、环境和奖励函数。智能体玩...
在马尔科夫决策过程中,由于每个状态 st 下都有很多的动作可以选择,因此给定一个状态动作对 (st,at) ,就可以给定一个函数来表示这个状态动作对的优劣,进而选择一个最优的动作,这个函数就是动作价值函数 Q(s,a)。 Q(s,a) 依赖于状态和刚刚执行的动作,是基于状态和动作的期望回报。如果一个智能体根据策略 π...
在强化学习中,策略梯度算法是一种重要的方法,用于解决无模型的、连续状态和动作空间的强化学习问题。与传统的基于价值函数的方法不同,策略梯度算法直接优化策略函数,使得智能体能够学习到最优的策略。本文将详细介绍策略梯度算法的原理和优势,并探讨其在实际应用中的一些挑战和改进方法。
随机策略(Stochastic Policy)是指给定状态下,智能体根据一定概率分布选择行动。随机策略可以表示为π(a|s),表示在状态s下选择行动a的概率。随机策略方法的优点是可以探索更多的状态和行动组合,以便找到最优解。 在强化学习中,值函数和策略方法常常结合使用,以达到更好的学习效果。例如,可以通过值函数来评估当前状态的...
在强化学习中,价值函数和策略函数是两个核心概念,它们分别用于评估状态的价值和选择动作的概率分布。价值函数表示在当前状态下,采取某个动作能够获得的长期回报的期望值,它衡量了状态的好坏程度,是对策略的评估。而策略函数则是描述了在每个状态下,选择每个动作的概率分布,它指导了在每个状态下应该采取什么样的行为。
值函数在深度强化学习中有广泛的应用,例如:1.价值迭代(Value Iteration):通过反复迭代更新状态值函数来找到最优策略。2.Q-learning算法:通过更新动作值函数来找到最优策略。3.策略梯度算法(Policy Gradient):通过优化优势函数来找到最优策略。4.蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS):通过估计状态值...
一、深度强化学习的基本原理 深度强化学习的核心是强化学习,它是一种无监督的学习范式,智能体通过探索环境并接收奖励或惩罚来学习行为策略。在传统的强化学习中,智能体通常使用价值函数(ValueFunction)或策略(Policy)来评估其行为的好坏。价值函数预测了从某个状态开始,遵循特定策略所能获得的累积奖励,而策略则定义了在...
策略梯度的损失函数是 neg_log_prob =tf.reduce_sum(-tf.log(self.all_act_prob)*tf.one_hot(self.tf_acts,self.n_actions), axis=1) loss = tf.reduce_mean(neg_log_prob *self.tf_vt) 其实重点是self.all_act_prob,也就是logp(x),它代表的是action的概率分布,在神经网络的正向传播中,是选择出...