文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】- 【单智能体强化学习】（6）---《策略梯度---REINFORCE算法》 1.REINFORCE 算法 REINFORCE 是一种策略梯度算法...，用于强化学习中的策略优化问题。...3.算法的关键思想 3.1 梯度公式 利用强化学习的公式推导出梯度： 是从状态 出发后的累计奖励，作为对策略 好坏的衡量。...奖励的方差可能较大，影响梯度估计。 9.总结 REINFORCE 是强化学习中的经典策略梯度方法，通过直接优化策略来解决问题。...更多强化学习文章，请前往：【强化学习（RL）】专栏
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。 ...本文参考了Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文。 1. Value Based强化学习方法的不足 DQN系列强化学习算法主要的问题主要有三点。 ...Value Based强化学习方法对应的最优策略通常是确定性策略，因为其是从众多行为价值中选择一个最大价值的行为，而有些问题的最优策略却是随机策略，这种情况下同样是无法通过基于价值的学习来求解的。...softmax交叉熵损失函数和状态价值函数的乘积，这样TensorFlow后面可以自动帮我们做梯度的迭代优化。
总结 强化学习系列系列文章 上一篇文章介绍价值函数近似，用模型拟合价值函数。这篇文章我们介绍梯度策略，用模型直接拟合策略。 ? 1. 策略参数化 强化学习有两种场景。...策略用了著名的 Softmax 函数，因此也被称为 softmax 策略。容易求得 Softmax 函数对数的梯度。 (2) ? 另一种是连续的强化学习场景。...策略用了标准差为 1 的高斯分布，因此该策略被称为高斯策略。容易求得高斯策略的对数梯度。 (4) ? 强化学习就是学习参数 ? 的值。那么我们按什么样的目标学习参数 ?...2.1 MC Policy Gradient 蒙特卡罗策略梯度适用于插曲式的强化学习场景。插曲式强化学习场景中，系统会从一个固定或者随机起始状态出发，经过一定的过程之后，进入一个终止状态。...为什么要有策略梯度 策略梯度的第一个优势是其能够处理连续场景。价值函数近似就不适用了连续的强化学习场景。因为 ? 是一个无限集合的情况下，我们无法计算 ? 了。
文章分类在强化学习专栏： 【强化学习】- 【单智能体强化学习】（5）---《策略梯度（Policy Gradient，PG）算法》 一、概述 在强化学习中，Policy...与基于值函数（例如Q学习和SARSA）的方法不同，策略梯度方法直接对策略函数进行建模，目标是通过梯度下降的方法来最大化预期的累积奖励（即期望回报）。...然后，我们使用梯度上升法来调整策略参数： 其中， 是学习率。...将奖励进行标准化，以帮助训练过程中梯度的稳定性。 优化器和更新：使用 Adam 优化器来更新策略网络的权重。每次回合结束时，计算每个时间步的损失，并使用反向传播来优化模型。...虽然策略梯度方法具有很好的理论支持，并且在很多复杂的强化学习任务中能够取得较好的结果，但也有一定的计算开销和稳定性问题。 更多强化学习文章，请前往：【强化学习（RL）】专栏
特点 优点： 更好收敛性 高维、连续动作空间高效 从随机策略中学习 缺点： 会限于局部最优，而不是全局最优 评价策略的过程：低效、高方差 随机策略有时是最优策略，基于价值函数的策略有时会限于局部最优...Finite Difference PG 有限差分策略梯度 对每个维度的权重，分别进行查分求梯度，然后迭代权重，至最优 ?...特点： n次运算，求得n维的梯度 简单、噪声、偶尔高效 通用性好，任意策略可用，即使策略目标函数不可微 3....MC PG 蒙特卡洛策略梯度 要求：策略目标函数可微分，梯度可计算 引入了似然比概念 Likelihood ratios Score function（not value function） image.png...image.png 对于多步的标准MDPs image.png MCPG 蒙特卡洛策略梯度法 image.png ?
在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic...PG(Policy Gradient)我们在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)里已经讨论过。...从DPG到DDPG 在看确定性策略梯度DPG前，我们看看基于Q值的随机性策略梯度的梯度计算公式：$$\nabla_{\theta}J(\pi_{\theta}) = E_{s\sim\rho^{...可以复习强化学习（十）Double DQN (DDQN)。 ...$ 而对于 Actor当前网络，其损失函数就和之前讲的PG，A3C不同了，这里由于是确定性策略，原论文定义的损失梯度是：$$\nabla_J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\
上期我们一起学习了强化学习中OpenAI中平衡车的相关环境以及搭建神经网络策略的相关知识， 深度学习算法(第33期)----强化学习之神经网络策略学习平衡车 今天我们学习强化学习中行为评价和梯度策略的相关知识...那么这就成为了常见的监督学习。然而，在强化学习中，智能体获得指导的唯一途径是通过奖励，并且奖励通常是稀疏的和延迟的。...策略梯度 正如前面所讨论的，梯度策略算法通过沿着更高回报的梯度来优化策略参数。一种流行的策略梯度算法，称为增强算法，在 1929 由 Ronald Williams 提出。...我们将训练我们上一期建立的神经网络策略， 深度学习算法(第33期)----强化学习之神经网络策略学习平衡车 让它学会平衡车上的平衡杆。...事实上，AlgPaGo 是基于类似的 策略梯度算法（加上蒙特卡罗树搜索等）。 至此，我们今天学习了梯度策略的相关知识，下期我们将一起学习下马尔科夫决策过程怎么在强化学习中大显身手。希望有些收获
选自OpenAI 机器之心编辑部 参与：蒋思源、Smith 近日，OpenAI 发布了一种新型的强化学习算法，近端策略优化（Proximal Policy Optimization/PPO）算法，该算法的实现和调参十分简单...因为该算法实现非常简单并且有优秀的性能，PPO 已经成为了 OpenAI 默认使用的强化学习算法。 ? 近端策略优化（PPO）可以让我们在复杂和具有挑战性的环境中训练 AI 策略。...同时这种策略梯度法有非常低的样本效率，它需要数百万（或数十亿）的时间步骤来学习一个简单的任务。...论文地址：https://openai-public.s3-us-west-2.amazonaws.com/blog/2017-07/ppo/ppo-arxiv.pdf 摘要：我们为强化学习提出了一种新型策略梯度法...OpenAI 正在寻找可以帮助他们建造和优化强化学习算法代码库的合作者。
强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记： Reinforcement Learning: An Introduction, Richard...，先看看这里： 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 基于价值函数的思路 策略梯度方法的新思路(Policy Gradient...Methods) image.png 策略梯度定理（The policy gradient theorem） 情节性任务 如何计算策略的价值 策略梯度定理 蒙特卡洛策略梯度强化算法...带基数的蒙特卡洛策略梯度强化算法(ERINFORCE with baseline) 策略价值计算公式 Update Rule公式 算法描述 请看原书，在此不做拗述。...角色评论算法(Actor-Critic Methods) 这个算法实际上是： 带基数的蒙特卡洛策略梯度强化算法的TD通用化。
导读：这篇是1999 年Richard Sutton 在强化学习领域中的经典论文，论文证明了策略梯度定理和在用函数近似 Q 值时策略梯度定理依然成立，本论文奠定了后续以深度强化学习策略梯度方法的基石。...第三部分举Gibbs分布的策略为例，如何应用 近似函数来实现策略梯度算法。第四部分证明了近似函数的策略梯度迭代法一定能收敛到局部最优解。附录部分证明了两种定义下的策略梯度定理。 1....策略梯度定理 论文指出上述两种定义都满足策略梯度定理，即目标 对于参数 的偏导不依赖于 对于 偏导，仅取决 关于策略梯度定理的一些综述，可以参考 深度强化学习之：Policy...论文中还提到策略梯度定理公式和经典的William REINFORCE算法之间的联系。REINFORCE算法即策略梯度的蒙特卡洛实现。...至此，引出策略梯度定理的延续，即定理2：当 满足(3)式同时满足(4)式（称为compatible条件时），可以用 替换原策略梯度中的 3.
DDPG算法详细介绍 深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient、DDPG）算法是一种基于深度强化学习的算法，适用于解决连续动作空间的问题，...它结合了确定性策略和深度神经网络，是一种模型无关的强化学习算法，属于Actor-Critic框架，并且同时利用了DQN和PG（Policy Gradient）的优点。...2.从PG继承的策略梯度优化: 通过Actor网络直接优化策略，适应连续动作问题。...重复以上步骤，直到达到学习目标。 [Python] DDPG算法实现 下面给出了DDPG（深度确定性策略梯度）算法的完整Python实现。...项目代码我已经放入GitCode里面，可以通过下面链接跳转： 【强化学习】--- DDPG算法 后续相关单智能体强化学习算法也会不断在【强化学习】项目里更新，如果该项目对你有所帮助，请帮我点一个星星
前言 策略近似及其优点 Policy Approximation and its Advantages 策略梯度理论 The Policy Gradient Theorem REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度...Monte Carlo Policy Gradient 实战演练 short-corridor gridworld 代码编写 小结 作为一个随机梯度方法，REINFORCE法有一个良好的理论收敛性质...通过构造可以使得期望更新的方向和评估函数梯度方向一致，这就保证了对于足够小的参数α，算法一定能够收敛到一个局部最优，但是MC形式的REINFORCE方法会带来较大的方差和较慢的学习速度。
简介 《强化学习》第二讲 马尔科夫决策过程 《强化学习》第三讲 动态规划寻找最优策略 《强化学习》第四讲 不基于模型的预测 《强化学习》第五讲 不基于模型的控制 《强化学习》第六讲 价值函数的近似表示...《强化学习》第七讲 策略梯度 《强化学习》第八讲 整合学习与规划 《强化学习》第九讲 探索与利用 以及包括也叶博士独家创作的强化学习实践系列！...强化学习实践一 迭代法评估4*4方格世界下的随机策略 强化学习实践二 理解gym的建模思想 强化学习实践三 编写通用的格子世界环境类 强化学习实践四 Agent类和SARSA算法实现 强化学习实践五 SARSA...(λ)算法实现 强化学习实践六 给Agent添加记忆功能 强化学习实践七 DQN的实现 今天《强化学习》第七讲 策略梯度； 前一讲主要讲解的是价值函数的近似，然后根据价值函数来制定策略。...Softmax策略和高斯策略的编程体会：利用这两个策略进行实际编程时，要特别注意梯度消失或梯度爆炸的现象，Score Function通常应用于当下代码很难得到梯度的时候；当使用一些机器学习库的时候，可以通过带入损失值
我一直觉得强化学习是走向强人工智能的一个必经过程，现有的许多问答系统中也时常会出现强化学习的身影。本文使用策略网络玩强化学习入门的平衡杆游戏。 代码参考自龙良曲的tensorflow2开源书籍。...# 记录r,log_P(a|s) self.data.append(item) def train_net(self, tape): # 计算梯度并更新策略网络参数...tape为梯度记录器 R = 0 # 终结状态的初始回报为0 for r, log_prob in self.data[::-1]:#逆序取 R...= r + gamma * R # 计算每个时间戳上的回报 # 每个时间戳都计算一次梯度 # grad_R=-log_P*R*grad_theta...代码中的策略网络使用两层全连接层实现的，其实可以换成任何其他形式。 我一直认为朴素的策略网络梯度更新的思想其实十分简单直观：当回报是正的，就提高做过的动作的概率，反之就降低。
image.png image.png image.png 梯度下降 image.png image.png image.png image.png image.png image.png
一、TD3算法的背景 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。...确定性策略梯度（Deterministic Policy Gradient, DPG）： DPG是强化学习中一种适用于连续动作空间的策略梯度方法，TD3继承了DPG的优势，即通过学习一个确定性策略直接生成动作...(1) 策略梯度 Actor通过最大化累计奖励学习最优策略： 其中： 是Actor的策略函数。 是Critic估计的动作值函数。 是由策略生成的状态分布。...数学细节解析 (1) Critic损失函数 TD3使用两个Critic网络，损失函数为： 其中目标值： (2) Actor策略梯度 Actor通过最大化
损失函数 在早年的时候，深度学习这个概念并没有从机器学习当中单独拆分出来，神经网络也是机器学习模型的一种，也是一个部分。只是后来由于神经网络在很多方面的表现非常出色，远远胜过了传统模型。...既然神经网络也是机器学习的一个部分，那么神经网络模型同样需要损失函数。损失函数的作用是量化模型当前的性能，由于是程序执行，我们需要有一个明确的指标告诉我们模型的能力究竟如何。...另外模型训练也需要一个学习的目标，缩小损失函数就是模型学习的目标。...梯度 深度学习和机器学习一样，也是通过梯度的方式来调整神经网络当中的参数从而达到学习的目的。...对于落入鞍点的情况我们目前还没有比较好的策略，唯一能做的就是对学习率以及损失函数进行调整，但是这并不能根本上解决这个问题。这也是很多人说神经网络比较玄学的原因，因为很多事情不可控。
来自 MIT 和 Two Sigma 的研究者重新检验了深度强化学习方法的概念基础，即目前深度强化学习的实践多大程度上反映了其概念基础框架的原则？该研究重点探讨深度策略梯度方法。...但是，不像当前的深度（监督）学习框架，深度强化学习工具包尚未支持足够的工程稳定性。的确，近期的研究发现当前最优的深度强化学习算法对超参数选择过于敏感，缺乏稳定性，且可复现性差。...该论文重点研究深度策略梯度方法，这是一种广泛使用的深度强化学习算法。研究目标是探索这些方法的当前最优实现多大程度上体现了通用策略梯度框架的关键基元。...这一观察促使研究者进一步检查策略梯度算法及其与底层框架之间的关系。研究者对这些算法在实践中展示的关键强化学习基元进行了细致地检查。...为深度强化学习奠定更好的基础 深度强化学习算法根植于基础稳固的经典强化学习框架，在实践中展示了巨大的潜力。但是，该研究调查显示，该底层框架无法解释深度强化学习算法的很多行为。
https://blog.csdn.net/xyk_hust/article/details/86702700 1 固定值的贪婪策略 固定贪婪策略的值，使得算法整个运行过程中保持一定的探索。...通常应用在状态空间有限的简单环境中； 2 epsilon衰减贪婪策略 2.1 初始状态下探索，然后最终使得epsilon上升，得到最终的固定贪婪值。初期的值使得算法能够有效探索。在DRL常用。...4 熵相关方法 4.1 A3C，状态下得到的行为选择值数组后，可以计算熵项目，给予一定权重添加到奖励r上，使得倾向选择最大熵对应的状态，然后衰减该权重，形成策略？ 4.2 SAC?...5 其它 对于Actor-Critic架构，Actor选择行为，用DDPG的正态分布等，对sigma进行衰减类似于贪婪策略，用A2C算法的离散方式，状态可选动作下，动作数组取softmax，然后进行概率取样
DQN存在的问题 在之前的文章“深度强化学习综述（上）”中介绍了深度强化学习的原理，重点是DQN（深度Q网络）。基于值函数的算法是神经网络与时序差分算法如Q学习相结合的产品。...训练时采用了Q学习的思路，用神经网络拟合Q学习中的误差项，使其最小化 ? 其中θ为神经网络的参数。 DQN虽然在某些问题上取得了成功，但存在以下问题： 1....根据此定理，目标函数对策略参数θ的梯度可根据策略函数对其参数的的梯度 ? 计算，而不涉及状态概率对策略参数的梯度 ? 。这极大地简化了问题计算的难度。 下面给出策略梯度定理的证明。...一种实现-REINFORCE算法 根据策略梯度定理，目标函数对策略参数的梯度值正比于策略函数梯度的加权和，权重为按照该策略执行时状态的概率分布，因此按照该策略执行时，各状态出现的次数正比于此概率值。...关于强化学习，深度强化学习的系统性介绍可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著。
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