深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s

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. 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

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难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee

在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中,我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路,并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法.但是由于该算法需要完整的状态序列,同时单独对策略函数进行迭代更新,不太容易收敛. 在本篇我们讨论策略(Policy Based)和价值(Value Based)相结合的方法:Actor-Critic算法. 本文主要参考了Sutton的强化学习书第13章和UCL强化学习讲义的第7讲. 1. Actor-Critic

1 概述 在该系列上一篇中介绍的基于价值的深度强化学习方法有它自身的缺点,主要有以下三点: 1)基于价值的强化学习无法很好的处理连续空间的动作问题,或者时高维度的离散动作空间,因为通过价值更新策略时是需要对每个动作下的价值函数的大小进行比较的,因此在高维或连续的动作空间下是很难处理的. 2)在基于价值的强化学习中我们用特征来描述状态空间中的某一状态时,有可能因为个体观测的限制或者建模的局限,导致真实环境下本来不同的两个状态却再我们建模后拥有相同的特征描述,进而很有可能导致我们的value Bas

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理 强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等

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 S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20

本篇笔记记录学习在 策略学习 中使用 Baseline,这样可以降低方差,让收敛更快. 14. 策略学习中的 Baseline 14.1 Baseline 推导 在策略学习中,我们使用策略网络 \(\pi(a|s;\theta)\) 控制 agent, 状态价值函数 \(V_\pi(s)=\mathbb{E}_{A\sim \pi}[Q_\pi(s,A)]=\sum\limits_{a}\pi(a|s;\theta)\cdot Q_\pi(a,s)\) 策略梯度: \(\frac{\partia

使用策略梯度解决离散action space问题. 一.导入包,定义hyper parameter import gym import tensorflow as tf import numpy as np from collections import deque #################hyper parameters################. #discount factor GAMMA = 0.95 LEARNING_RATE = 0.01 二.PolicyGradie

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直

# 强化学习读书笔记 - 02 - 多臂老O虎O机问题 学习笔记: [Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016](https://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/) ## 数学符号的含义 * 通用 $a$ - 行动(action). $A_t$ - 第t次的行动(select action).通常指求解的

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法.今天开始我们步入深度强化学习.这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法. Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲. 1. 为何需要价值函数的近似表示 在之前讲到了强化学习求解方法,无论是动态规划DP,蒙特卡罗方法MC,还是时序差分TD,使用的状态都是离散的有限个状态集合$\mathbb{S}$.此时问题的规模比较小,比较容易求解.但是假

Sutton 出版论文的主页: http://incompleteideas.net/publications.html Phd  论文:   temporal credit assignment in reinforcement learning http://incompleteideas.net/publications.html#PhDthesis 最近在做强化学习方面的课题, 发现在强化学习方面被称作强化学习之父的  Sutton  确实很厉害, TD算法和策略梯度策略算法都是他所提出