《reinforcement learning:an introduction》第十三章《Policy Gradient Methods》总结

本文介绍了强化学习中策略梯度方法的基本原理及其优势与局限性。包括REINFORCE算法、Actor-Critic方法等,并讨论了如何通过使用基线、优势函数等技巧减少算法的方差。

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由于组里新同学进来,需要带着他入门RL,选择从silver的课程开始。

对于我自己,增加一个仔细阅读《reinforcement learning:an introduction》的要求。

因为之前读的不太认真,这一次希望可以认真一点,将对应的知识点也做一个简单总结。


13.1 Policy Approximation and its Advantages . . . . . . . . . . . . . . . . 266
13.2 The Policy Gradient Theorem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
13.3 REINFORCE: Monte Carlo Policy Gradient . . . . . . . . . . . . . . . 270
13.4 REINFORCE with Baseline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272
13.5 Actor-Critic Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
13.6 Policy Gradient for Continuing Problems (Average Reward Rate) . . . 275
13.7 Policy Parameterization for Continuous Actions . . . . . . . . . . . . . 278




learn a parameterized policythat can select actions  directly;A value function may still be used tolearnthe policy weights, but is not required for action selection. 




Policy Gradient Methods方法的优缺点:

1)the policy may be a simpler function to approximate than value-function

2)Action-value methods have no natural way of finding stochastic optimal policies, whereas policy approximating methods can

3)policy parameterization is sometimes a good way of injecting prior knowledge

Better convergence properties(步长足够小,policy gradient保证不断优化policy,相应的,往往陷入local optimum)
Effective in high-dimensional or continuous action spaces(Q需要max over action)
Can learn stochastic policies(max Q over action可以近似看做是deterministic policy)

Disadvantages:
Typically converge to a local 

强化学习中的策略梯度(policy gradient)是一种基于优化策略的方法,它直接对策略进行优化,而不是先估计值函数,再通过值函数来优化策略。策略梯度方法可以解决连续动作空间的问题,并且可以处理高维状态空间的问题。 策略梯度方法的主要思想是通过梯度上升来优化策略,即不断地调整策略参数,使得策略获得更高的奖励。这个过程可以通过计算策略在当前状态下采取各个动作的概率,然后根据奖励函数来更新策略参数。 策略梯度方法的优点是可以处理连续动作空间和高维状态空间的问题,并且可以处理非凸、非线性的问题。但是,策略梯度方法的缺点是收敛速度慢,容易陷入局部最优解。 以下是一些关于RL-Policy Gradient的资料: 1. Reinforcement Learning: An Introduction(强化学习:导论)书籍中关于Policy Gradient的章节:https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf 2. Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation论文:https://papers.nips.cc/paper/1713-policy-gradient-methods-for-reinforcement-learning-with-function-approximation.pdf 3. Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels论文:https://arxiv.org/pdf/1312.5602.pdf 4. Policy Gradient Methods for Robotics论文:https://arxiv.org/pdf/1709.06009.pdf 5. RL-Adventure-2Policy Gradient Algorithms Pytorch实现的代码:https://github.com/higgsfield/RL-Adventure-2 6. Policy Gradient Algorithms笔记:https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html
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