深度强化学习在机器人领域的研究与应用讲座笔记

deep q-learning,能发现bug，可以把球击到上面，让他可以自己玩；

alphago 文章在2016.2017的nature

alphago zero 扩展到了其他游戏

alphago start 深度强化学习玩星际争霸

今天介绍如何利用深度强化学习用到机器人上

强化学习解决连续决策问题，目标得到最优策略

马尔科夫决策过程概率图，未来只与当下有关

回报有递归的形式，价值函数也有这种递归关系（这里用到的是随机策略），即贝尔曼方程。

actor-critic是基于策略和基于价值的结合

几种不同类型的价值函数的估计：

DQN：

首先设定目标损失函数，y类似监督学习的标签，是TD Target，基础是q的贝尔曼方程。（类似Q-Learning中的更新环境）

损失函数求梯度

完整算法：

每次都是把数据保存在D中，然后用这个batch的数据训练。

从长远利益出发

 

无法用于连续行为空间，比如机器人运动。因此另一种方法，策略梯度法：

蒙特卡洛策略梯度

Q Actor-Critic比上一个收敛更快，方差更小。

Advantage Actor-Critic，又加了一个神经网络。更快，方差更小。

 

在机器人领域的研究：

深度强化学习的主要问题：

1、需要很多样本才能收敛；

2、成功案例多来自于仿真环境，样本手机慢

3、显示中训练不能加速

 

解决方案：

首先在仿真中训练，再应用

或者模仿学习，人为示范，学习环境动态模型

 

1、仿真-现实转换

论文：

仿真中随机花生成情况；

使用现实采样数据更新仿真分布

采用PPO算法