8.5 PPO如何解决REINFORCE算法的缺点

二向箔不会思考 2023-01-13 03:36:47

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8.5 PPO如何解决REINFORCE算法的缺点	介绍REINFORCE算法存在的问题以及解决方向

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强化学习在智能交通信号控制中的优化应用关键词强化学习智能交通信号控制优化算法交通流监测实时交通管理深度学习摘要

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。

长期以来，我们团队一直在思考可解释性领域的一个终极问题，即。

本文结合相关论文介绍了一些半监督目标检测算法，即如何利用大量的 unlabeled data 提升模型的检测性能。什么是半监督目标检测？传统机器学习根据训练数据集中的标注情况，有着不同的场景，主要包括：监督学习、弱监督学习、弱半监督学习、半监督学习。由于目标检测任务的特殊性，在介绍半监督目标检测方法之前，我们查看一下目标检测在这四个方向下的具体设定，如下图所示（不包括无监督学习）：图一目标检测的不同的 setting拥有大规模带标签的数据，包括完整的实例级别的标注，即包含坐标和类别信息；

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