8.4 REINFORCE编程实现

二向箔不会思考 2023-01-13 03:36:47

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8.4 REINFORCE编程实现	详细解读如何实现REINFOR算法，并分析算法性能

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带baseline的策略梯度方法：REINFORCE with baseline和advantage actor-critic (A2C)

强化学习(Reinforcement Learning) - 原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍

逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning，简称IRL）是机器学习和人工智能领域中一个重要的研究方向。它的出现源于这样一个问题：在许多实际应用场景中，我们往往能够观察到专家或人类的行为，但却难以直接定义或量化这些行为背后的奖励函数。传统的强化学习假设奖励函数是已知的，而逆强化学习则试图从观察到的行为中推断出潜在的奖励函数。逆强化学习的概念最早由Stuart Russell在1998年提出，但直到2000年代中期才开始受到广泛关注。

多智能体强化学习 (Multi-Agent Reinforcement Learning) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：多智能体系统, 协作与竞争, 强化学习, 自动化决

我们首先从简单的基于模型的方法开始我们的旅程，其中我们通过迭代贝尔曼方程来解决小的、离散的状态空间问题。接下来，我们讨论了使用蒙特卡罗和时间差分方法的无模型设置。然后，我们使用函数近似将分析扩展到大的或连续的状态空间。特别是，我们将 DQN 及其许多变体视为政策学习的途径。所有这些方法的核心思想是首先了解当前政策的价值，然后对政策进行迭代改进以获得更好的回报。这是使用广义政策迭代(GPI) *的一般框架完成的。

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