强化学习知识汇总(3) - Policy Gradient

最新推荐文章于 2025-02-15 21:03:55 发布

hnshahao

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分类专栏：强化学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hnshahao/article/details/80937515

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本文深入探讨了强化学习中的核心概念——策略梯度方法。不仅详细解析了Policygradient的基本原理及其数学推导过程，还介绍了几种基于策略梯度的高级算法如A3C、PPO及TRPO等，帮助读者理解这些算法如何改进基本策略梯度方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

主要包括以下内容

(1) Policy gradient 的推导, 公式直观解释

(2) A3C, PPO, TRPO....

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强化学习算法：策略梯度 (Policy Gradient) 原理与代码实例讲解

AI智能涌现深度研究

07-05

1011

强化学习算法：策略梯度（Policy Gradient）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 关键词：强化学习，策略梯度，深度学习，深度 Q 网络，蒙特卡洛方法，优势函数

强化学习 之 Policy Gradient

Test_tju的博客

07-29

863

简介 强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。其中，Q learning、Sarsa、Deep Q Network等通过学习奖惩值，根据自己认为的高价值选行为； Policy Gradients则不通过分析奖励值，直接输出行为，即接受环境信息 (observation)后，他要输出不是 action 的 value，而是具体的那一个 action，这样 policy gradient 就跳...

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强化学习: Policy Gradient

专注人工智能，主攻CV

04-16

3691

强化学习--策略梯度（Policy G）

强化学习系列之Policy Gradient

qq_34372112的博客

09-03

544

1、前言坑先挖这，后面来写

【David Silver强化学习公开课】-7：Policy Gradient

omnispace的博客

01-17

875

一、介绍之前的控制方法都是Value-based，而在确定价值函数之后，其实我们是在价值函数的基础上确定了某种策略（贪婪，ϵϵ-贪婪）找到action。那么我们为什么不直接通过策略函数控制action呢？这样做的好处：连续的动作空间（或者高维空间）中更加高效；可以实现随机化的策略；某种情况下，价值函数可能比较难以计算，而策略函数较容易。二、Finite Differen

24/11/12 算法笔记＜强化学习＞ Policy Gradient策略梯度

yyyy2711的博客

11-12

1117

gradient的核心就是每次更新前要重新收集，每个阶段的actor是不一样的.

强化学习策略更新方法on-policy与off-policy(重要性采样，q-Learning，sarsa)

weixin_36378508的博客

09-09

1257

Off-policy方法的典型例子是：Q-learning，DQN（Deep Q-Networks），DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient），SAC（Soft Actor-Critic）等。On-policy方法的典型例子是：REINFORCE算法，Actor-Critic算法，PPO（Proximal Policy Optimization，近端策略优化）算法等。策略更新方法可以分为两类：On-policy（在线策略）和Off-policy（离线策略）。

强化学习算法学习汇总笔记 (一) — Q-learning、Sarsa、DQN、Policy Gradients

Hansry的博客

06-25

5678

一. 强化学习的分类 1.Model-free 和 Model-based Model-free 即机器人不知道外界环境信息，只能在机器人执行每一步动作后从环境中得到反馈然后去学习，只能按部就班，一步一步等待真实世界的反馈，再根据反馈采取下一步行动。诸如Q Learning， Sarsa，Policy Gradients等算法。 Model-based 指机器人对环境有一定的了解，可以对环境...

人工智能-项目实践-强化学习-Code for paper 基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化.zip

12-14

因此将资源共享建模为多智能体深度强化学习问题，提出一种基于分布式执行的多智能体深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient， MADDPG）算法.每个智能体与车联网环境进行交互并观察到...

【llm强化学习】LLM 强化学习 PPO 中 Policy Update 解密：Importance Sampling 和 Clip Function

最新发布

kakaZhui的博客

02-15

1045

llm强化学习：ppo算法汇总的policy update的逻辑如何理解和实现

【AI-11】各类强化学习算法汇总对比

qq_45611002的博客

07-23

1196

不同的强化学习算法有不同的优势和适用场景。选择合适的算法取决于具体的任务需求、环境复杂度、动作空间类型以及计算资源等因素。

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（九）策略梯度方法（Policy Gradient Method）

qq_64671439的博客

04-16

3473

万字长文，环环相扣，详细介绍强化学习基于策略的 policy gradient 的方法，会持续更新

强化学习（二）：Policy Gradient理解

suai9292的博客

04-12

8538

上一章已经介绍了基于值函数方法的简单的DQN的理解，而在深度强化学习领域另一种基于端到端思路的策略梯度（Policy Gradient）算法相较而言可能取得更好的结果，也更加方便理解。于是，本章我们就从有监督学习和强化学习的区别开始讲起，探讨策略梯度思想指导下的强化学习理念的简单理解。在之前的章节：强化学习(一)：简单的DQN理解中，我们已经了解到使用值函数的方法进行强化学习的本质是需要通过奖励的...

强化学习 10 —— Policy Gradient详细推导

靡不有初鲜克有终

08-16

5563

前面几篇文章价值函数近似、DQN算法、DQN改进算法DDQN和Dueling DQN我们学习了 DQN 算法以及其改进算法 DDQN 和 Dueling DQN 。他们都是对价值函数进行了近似表示，也就是学习价值函数，然后从价值函数中提取策略，我们把这种方式叫做 Value Based。一、Value Based 的不足回顾我们的学习路径，我们从动态规划到蒙地卡罗，到TD到Qleaning再到DQN，一路为计算Q值和V值绞尽脑汁。但大家有没有发现，我们可能走上一个固定的思维，就是我们的学习，一定要算Q

强化学习总结(1-2)——model-base(policy evaluation；policy control)

渣渣屋

12-15

772

文章目录强化学习总结(1-4)马尔科夫决策过程policy evaluationpolicy controlpolicy iterationvalue iteration两种方法的区别 强化学习总结(1-4) 马尔科夫决策过程马尔科夫决策过程是一个model-base过程，它分为策略估值policy evaluation与策略控制policy control。就是已知一个策略估计状态函数的值，和求解一个最优策略。 policy evaluation 策略估值evaluation的情况下，主要采用动

【详解+推导！！】Policy Gradient 策略梯度法

志远的博客

04-07

6197

Policy Gradient，策略梯度法是强化学习中的一种常用方法。比较详细的推导可以看：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter4/chapter4?id=tips 文章目录1. 定义强化学习的问题2. Policy Network3. Policy Network 训练过程如下：4. 实现过程中的TipsTip 1： Add a BaselineTip 2： Assign Suitable Credit 1. 定义强化学习的问题 强化学习由

强化学习------Policy Gradient算法公式推导

niulinbiao的博客

12-18

400

算法是一种基于策略的强化学习算法，与基于值的方法（如Q-learning和DQN）不同。基于值的方法主要关注于学习值函数（如状态值函数或者动作值函数），然后通过值函数来选择最优的动作。而算法则直接优化策略函数，通过梯度上升来最大化长期累积奖励。简单来说基于策略的算法给出了智能体在特定状态下应该采取的动作的概率分布基于值的算法是给出智能体在特定状态下每一个动作的Q值策略梯度（）是基于策略搜索方法中最基础的方法，要理解ACDDPG需要先学习策略梯度。学习策略梯度（），要明白其原理，更是离不开其公式的推导。

强化学习-PolicyGradient相关推导和记录

小小程序猿的博客

04-15

1026

关于强化学习策略梯度的一些简单推导

Policy Gradient笔记

葫芦与瓢的博客

11-28

1445

policy_gradient,主要包括两个网络: 价值网络和策略网络: 价值网络,主要用于评估基于当前状态下能够得到的最大reward(或者叫胜率),该最大reward包括该状态下的reward,以及后面几步的reward,只是后面几步的reward的权重系数更小策略网络:主要用于评估在当前状态下采取哪个策略使得agent获取的reward最大,要利用训练数据的实际reward和价值网络产

Devil强化学习课程全套PPT资料汇总

强化学习课程的这些资料涵盖了从基础知识到高级概念的各个层次，旨在为学习者提供一个全面的强化学习知识体系，帮助学习者构建坚实的理论基础，并通过案例分析加深对算法应用的理解。通过这些资料，学习者将能够掌握...