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策略函数的具体作用或者说意义是啥?
耶耶耶yellow
2021-12-02 09:57:11
策略函数的具体作用或者说意义是啥?
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weixin_38498942
2021-12-02
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1.策略函数有更好的收敛特性。
2.策略梯度在高维空间或是连续行动时更有效
基于值
函数
和基于
策略
的强化学习算法总结
基于值
函数
的强化学习方法 基于模型的动态规划方法: 这是基于模型的强化学习算法,也就是说都是已知的。为这么可以用动态规划来求解强化学习的最优
策略
,是因为动态规划问题的最优解可通过寻找子问题的最优解来得到问题的最优解。并且可以找到子问题状态之间的递推关系,通过较小的子问题状态递推出较大的子问题的状态。而强化学习的问题恰好是满足这两个条件的,下面是强化学习值
函数
的贝尔曼方程: (1) 由上式可求解每个状态的状态价值
函数
,这个式子又是一个递推的式子,我们可以使用上一个迭代周期内的状态价值来计算更新当前迭代周期某状
理解交叉熵损失
函数
什么是熵 熵是对一个随机变量的不确定性的“数学性度量”,就像我们使用kg来表示物体的重量、用m来表示物体的长度等方式一样的数学度量。信息就是减少这种不确定的事物,如帮助调整概率、排除干扰或者确定
具体
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意义
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强化学习:确定性
策略
梯度(DDPG)
1,确定性
策略
梯度 1.1,基本概念 随机性
策略
梯度算法被广泛应用于解决大型动作空间或者连续动作空间的强化学习问题。其基本思想是将
策略
表示成以为参数的
策略
函数
。基于采样数据,通过调整参数使得最终的累计回报最大。即:通过一个概率分布
函数
,来表示每一步的最优
策略
,在每一步根据该概率分布进行行为采样,获得当前的最佳行为取值;生成行为过程,本质上是一个随机过程;最后学习到的
策略
也是一个随机
策略
。 使用确定性
策略
的主要原因是随机
策略
梯度方法有以下缺陷: 即使通过随机
策略
梯度学习到了随机
策略
,......
强化学习知识要点与编程实践(6)——基于
策略
梯度的深度强化学习
基于
策略
梯度的深度强化学习0. 引言1. 基于
策略
学习的
意义
2.
策略
目标
函数
3. Actor-Critic算法4. 深度确定性
策略
梯度(DDPG)算法5. 编程实践 本文未经许可,禁止转载,如需转载请联系笔者 0. 引言 前一章《价值
函数
的近似表示(含DQN算法)》中介绍了在强化学习中如何处理状态数量多或者状态连续时的情况,其基本思路就是构建一个价值近似
函数
(通常是一个神经网络),输入 是状态矢量(矢量的每个元素可以取连续值,元素数量即为神经网络的输入神经元个数)或状态矢量+动作,输出 是V值或Q值,如下
机器学习与深度学习系列连载: 第三部分 强化学习(七)
策略
梯度
策略
梯度 前一篇主要讲解的是价值
函数
的近似,然后根据价值
函数
来制定
策略
。本篇中
策略
P(a|s)将从一个概率集合变成
策略
函数
本身π(s,a),通过借助
策略
相关的目标
函数
梯度的引导,寻找与目标
函数
的极值,进而得到最优
策略
。 1. 简介 Introduction 上一篇主要内容是如何对价值
函数
进行近似的参数化表达,包括状态价值
函数
和行为价值
函数
: 随后一个
策略
可以直接从价值
函数
中产生,比如使用Ɛ-gr...
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