Reinforcement Learning：Policy Gradient

最新推荐文章于 2023-03-29 00:52:20 发布
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#强化学习 #actor #critic #UCL

本文深入探讨了强化学习中的Policy Gradient方法，包括Finite Difference Policy Gradient和Monte-Carlo Policy Gradient。Policy-based RL因其在高维和连续动作空间的优势而受到关注，但也存在陷入局部最优的问题。Actor-Critic策略通过结合value-based和policy-based，降低了方差并提高了效率，其核心在于利用critic估计action-value函数，指导actor的参数更新。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Introduction

上一节说的是value function approximation，使用的是函数拟合。这一节说的就是采用概率的方法来表示：这一节主要是讲model-free的方法。
这里写图片描述

RL有value-base，policy-based，以及把两者进行结合的actor-aritic的方法。

使用policy-based RL的好处在于：更容易收敛；在高维和连续动作空间更有效；可以进行stochastic学习。坏处在于它容易陷入局部最优并且evaluate比较低效。

对于上面的policy进行evaluate，那么就把整个action到state的value都加起来取平均值：（这里的d就是Markov链分布）
这里写图片描述

基于policy的RL就是要最大化J( θ )。有些方法如Hill Climbing，Simplex（Amoeba，Nelder Mead），Genetic Algorithms不使用gradient，但是又有比如Gradient Descent，Conjugate gradient，Quasi-Newton使用gradient descent。

Finite Difference Policy Gradient

思路就是对J(

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reinforcement learning，增强学习：Policy Gradient
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上节课和本节课内容 具体的：  Finite Difference Policy Gradient  Monte-Carlo Policy Gradient Actor-Critic Policy Gradient 区别和联系：   Advantages of Policy-Based RL: Better convergence properties Effective
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Functionn Approximation (PG强化学习) 论文翻译
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Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Functionn Approximation Richard S. Sutton, David McAllester, Satinder Singh & Yishay Mansour Abstract 函数逼近对强化学习至关重要，但迄今为止，逼近值函数并从中确定策略的标准方...
paper2-Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
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强化学习（Reinforcement Learning）之策略梯度(Policy Gradient)的一点点理解以及代码的对应解释
qq_41626059的博客
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一、策略梯度算法推导以及解释 1.1 背景 设πθ(s)\pi_{\theta }(s)πθ​(s)是一个有网络参数θ\thetaθ的actor，然后我们让这个actor和环境（environment）互动或者说去玩一场游戏，在这个游戏中actor会观测环境处于的某种状态s,然后根据这个环境的状态做出一定的动作a（action）来应对环境的变化，从而得到一定的奖励r（reward） 下面是一个使用神经网络搭建的actor，设他的参数是 θ\thetaθ 图片来自：理解策略梯度算法 设τ={s1,a1,r1
Reinforcement Learning an Introduction 第二版有正事封面版
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在强化学习的最新进展部分，书中有对深度强化学习的更多探讨，如Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)算法、Proximal Policy Optimization (PPO)以及Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)等先进算法，...
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Policy Gradient
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前言 前面我们讲了强化学习的基本概念，这节课来说一说强化学习的策略学习（Policy-based）算法。 在进入正文之前说一句：策略学习的目标就是要用一个神经网络来近似策略函数，这个神经网络叫做策略网络（Policy Network），它可以用来控制agent运动；想要训练策略网络，就要用到Policy Gradient算法，该算法是策略学习的核心； 一、使用步骤 1.策略函数π（a|s）：它是一个概率密度函数，可以用来自动控制agent运动；它的输入是当前的状态s，输出是一个概率分布； 以超级玛丽这.
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DRL-TransKey: Policy Gradient-based MotionRepresentation Transfer from Keyframe Animation这篇论文
最新发布
03-15
### DRL-TransKey Paper Overview The **DRL-TransKey** paper focuses on the application of deep reinforcement learning (DRL) techniques to achieve policy gradient-based motion representation transfer, specifically transitioning from keyframe animations to more dynamic and adaptive motions[^1]. This approach leverages advanced machine learning models that allow for a seamless integration between traditional hand-crafted animations and AI-driven procedural generation. In this context, the method utilizes policy gradients as an optimization technique within the framework of reinforcement learning. The primary goal is to learn policies that can generalize across different scenarios while preserving the artistic intent embedded in original keyframes[^2]. #### Key Concepts Discussed in the Paper One significant aspect highlighted involves representing complex movements through latent space embeddings derived via autoencoders or variational methods before applying them into RL environments where agents interactively refine their behaviors over time steps under reward signals defined by task objectives such as smoothness, realism preservation etc.[^3] Additionally, it introduces mechanisms like curriculum learning which gradually increases difficulty levels during training phases ensuring stable convergence towards optimal solutions without falling prey common pitfalls associated naive implementations involving high dimensional continuous action spaces typical character control problems found video games industry applications among others areas requiring sophisticated motor skills simulation tasks performed virtual characters controlled autonomously using learned strategies rather than scripted sequences alone thus enhancing overall flexibility adaptability real world conditions encountered various domains including robotics autonomous vehicles beyond mere entertainment purposes only but also extending scientific research experimental setups needing precise manipulations objects environments alike depending upon specific requirements set forth each individual case study considered throughout entire document length covering multiple aspects ranging theoretical foundations practical implementation details alongside empirical evaluations demonstrating effectiveness proposed methodologies against baseline comparisons established literature review sections provided earlier parts text body itself too! ```python import gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('CustomMotionEnv-v0') # Hypothetical environment setup model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) def train_model(): model.learn(total_timesteps=100_000) train_model() ```
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