我们用梯度上升来更新参数,原来有一个参数θ ,把θ 加上梯度∇¯Rθ,当然我们要有一个学习率η,学习率也是要调整的,可用Adam、RMSProp 等方法来调整学习率,即 我截取了蘑菇书《Easy RL:强化学习教程》里面关于上面公式更详细的解释: 关于策略公式的详细解释 这一步一定要深度理解,后面再讲PPO的时候,有一个...
三、深度确定性策略梯度(DDPG) 1. 关键技术 2. 算法原理 3. 算法流程 四、A3C 1. 关键技术 2. 算法流程 在前面的章节中,我们讨论了value based强化学习方法,其基本思想为求出特定状态下各个动作的action value,然后选择值最大的action做为最优决策(将该action的决策概率设置为1,其余的设置为0)。但是这类...
双延迟深度确定性策略梯度算法,TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)是强化学习中专为解决连续动作空间问题设计的一种算法。TD3算法的提出是在深度确定性策略梯度(DDPG)算法的基础上改进而来,用于解决强化学习训练中存在的一些关键挑战。 二、TD3的背景 1.TD3的理论背景 TD3的提出基于以下几个强化学...
强化学习(九):策略梯度 Policy Gradient Methods 之前学过的强化学习几乎都是所谓的‘行动-价值’方法,也就是说这些方法先是学习每个行动在特定状态下的价值,之后在每个状态,根据当每个动作的估计价值进行选择。这种方法可看成是一种‘间接’的方法,因为强化学习的目标是如何决策,这些方法把每个动作的价值作为指标,来...
一、什么是策略梯度 首先,策略梯度是一种所谓的policy basedlearning,即我们的对象是我们的策略(policy),而非某个value function(虽然我们可能会间接地用到value function)。 在这种policy based learning下,我们用θ参数化(parameterize)我们的策略 ,换言之,我们希望用某些参数θ来控制我们的 ...
在前面讲到的DQN系列强化学习算法中,我们主要对价值函数进行了近似表示,基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用,但是Value Based强化学习方法也有很多局限性,因此在另一些场景下我们需要其他的方法,比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient),它是Policy Based强化学习方法,基于策略来学习...
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...
一、策略梯度算法简介 在深度强化学习中，策略梯度算法被广泛应用于训练能够处理连续动作空间的策略网络。与值函数方法不同，策略梯度算法直接对策略进行优化，通过最大化期望回报来更新策略参数，从而实现对复杂环境的精确建模和控制。在实际应用中，策略梯度算法通常基于梯度上升法来更新策略网络的参数，使得预期回报增加。
强化学习中的策略梯度算法是研究如何学习决策策略以最大化累积奖励的重要方法，其核心要点如下：策略表示：策略函数表示为： )，其中 是策略参数向量， 是动作， 是环境状态。目标：优化参数 ，使得策略下的累积奖励期望 最大，其中 为累积奖励。策略梯度：通过计算策略梯度 来更新策略参数。策略梯度...
2.1 策略梯度算法 由于REINFORCE是最简单的侧率梯度算法,所以这里先介绍策略梯度算法 强化学习有 3 个组成部分:演员(actor)、环境和奖励函数。显然我们能控制的只有演员,环境和奖励函数是客观存在的。智能体玩视频游戏时,演员负责操控游戏的摇杆, 比如向左、向右、开火等操作;环境就是游戏的主机,负责控制游戏的画面、...