【深度强化学习】策略网络和价值函数网络分别是什么？

原创 已于 2023-12-21 23:25:51 修改 · 3.8k 阅读 · 20 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #人工智能

于 2023-12-16 21:57:26 首次发布
本文介绍了策略网络，它利用神经网络预测智能体在给定状态下的动作概率，以及价值函数网络，包括动作价值函数和状态价值函数，它们用于评估决策的长期价值。这些网络共同驱动智能体的学习和策略优化。

1. 策略网络（Policy Network）：

 策略网络是一个神经网络，用于建模智能体的策略，即在给定状态下选择动作的概率分布。

  •  \pi_\theta(a|s)是在策略网络下，在状态s下选择动作a的概率，其中\theta是策略网络的参数。
  •  P(a|s;\theta)表示策略网络的输出概率。

2. 价值函数网络（Value Function Network）：

       价值函数网络是一个神经网络，用于估计在给定状态或采取某个动作后能够获得的期望累积回报。

  • 动作价值函数（Action Value Function）： 估计在给定状
最低0.47元/天 解锁文章
一切皆是映射：值函数与策略函数：深度强化学习的理论基础
AI天才研究院
08-23 717
1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是一种机器学习范式，它关注的是智能体 (agent) 如何在环境中采取行动以最大化累积奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习不需要标记数据或预定义的目标函数，而是通过与环境的交互来学习。
深度强化学习 DDPG算法 确定性行为策略 策略网络 探索策略 Q网络 软更新 连续型动作 离散型动作
anananajiushiwo的博客
06-20 1939
所谓确定性行为策略，就是一个函数，使得每一步的动作可以通过计算得到。使用一个CNN对函数进行模拟，这个CNN网络被称为策略网络，参数为。智能体在训练的过程中，要兼顾探索和更新。探索是为了探索到完整的动作状态空间，因此引入随机噪声，以将动作的决策过程由确定性转变为一个随机性过程，再从这个随机过程中采样得到动作值。这部分探索噪声只在训练的时候要用到。用另一个神经网络对Q函数进行模拟，参数为。ddpg算法使用软更新以保证训练更加稳定。一定的动作空间内，当前时间步与下一时间步的动作取值具有相关性。汽车的方向盘角度，
深度强化学习——actor-critic算法(4)
Tandy12356_的博客
04-18 2715
θ,w）来近似，θ是策略网络的参数，w是价值网络的参数，训练的时候要更新两个神经网络的参数θ和w，但是更新θ和w的目标是不同的，更新策略网络Π的参数θ，是为了让V函数的值增加，V函数是对策略Π和状态s的评价，如果固定s，V越大则说明策略Π越好，所以很显然我们需要更新参数θ使得V的平均值（期望）增加，学习策略网络Π的时候，监督是由价值网络Q提供的，怎么理解呢？裁判是靠什么改进自己的呢？价值网络q的作用是辅助训练策略网络Π，裁判打的分数就相当于监督学习中的标签，运动员就是靠裁判打的分数来改进自己的动作。
人工智能学习笔记9
qq_41028398的博客
08-30 215
Agent：智能体 策略网络（Policy Network）： 直接预测在某个环境状态下应该采取的Action。适合Action种类非常多或者有连续取值的Action的环境。（学习的不是某个action对应的期望价值Q，而是直接学习在当前环境应该采取的策略，可以直接产生最终的策略） 价值/估值网络（Value Network）： 预测某个环境状态下所有Action的期望价值（Q值），之后...
学习笔记TF037:实现强化学习策略网络
利炳根
08-12 1099
强化学习(Reinforcement Learing)，机器学习重要分支，解决连续决策问题。强化学习问题三概念，环境状态(Environment State)、行动(Action)、奖励(Reward)，目标获得最多累计奖励。强化学习模型根据环境状态、行动和奖励，学习出最佳策略，以最终结果为目标，不能只看某个行动当下带来的利益，还要看行动未来带来的价值。AutoEncoder属于无监督学习，MLP、
强化学习
u013052732的专栏
03-07 1725
adsfadsf
价值网络和策略网络的简单融合
葫芦与瓢的博客
12-07 7035
最近alphazero都已经出来了,貌似比alphago zero更厉害,在alphazero和alphago zero中使用了比较新的策略,将价值网络和策略网络进行了融合,即同一个网络,产生两个不同的输出,让两个网络的权重进行共享,同时进行更新,为了加深理解,在最简单的游戏cartpole上进行了尝试.实际上将价值网络和策略网络进行融合,实现起来应该是比较简单的,直接给出代码: https://g
训练策略网络和价值网络
RuizhiHe
02-07 5589
阿尔法狗2016版本使用人类高手棋谱数据初步训练策略网络，并使用深度强化学习中的REINFORCE算法进一步训练策略网络。策略网络训练好之后，使用策略网络辅助训练价值网络。零狗（AlphaGo Zero）使用MCTS控制两个玩家对弈，用自对弈生成的棋谱数据和胜负关系同时训练策略网络和价值网络。 在机巧围棋中，训练策略网络和价值网络的方法原理与零狗基本相同。 本文将详细阿尔法狗2016版本和零狗中两个神经网络的训练方法。
AlphaGo：策略网络、价值网络与蒙特卡洛树搜索的深入解析
weixin_37410657的博客
05-06 2281
AlphaGo是围棋人工智能的重要突破，它通过策略网络、价值网络和蒙特卡洛树搜索的结合实现了超越人类水平的围棋对弈能力。本文深入探讨了这三个关键组成部分的原理，并提供了简化的Python代码实现。AlphaGo的成功不仅为围棋AI提供了新的思路，也为人工智能领域的其他问题提供了有益的启示。
基于蒙特卡洛树搜索和策略价值网络（强化学习）的AI五子棋算法
04-11
在本文中，我们将深入探讨如何使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和策略价值网络（Policy Value Network, PVN）结合强化学习方法，构建一个能够玩五子棋的AI算法。五子棋是一种策略性游戏，对于AI来说，理解和学习这种游戏...
深度强化学习原理与实践代码示例项目_强化学习基础概念马尔科夫决策过程价值函数策略动态规划蒙特卡洛时间差分值函数近似策略梯度模型学习深度神经网络卷积神经网络循环神经网络DQNDDPG.zip
09-02
该技术的核心在于通过深度神经网络来近似表示和学习策略或价值函数，这使得在高维状态空间中进行有效的学习成为可能。 在深度强化学习的体系中，强化学习的基本框架是马尔科夫决策过程（MDP），其核心组成部分包括...
深度学习与强化学习算法实现与优化项目-深度神经网络Q学习策略梯度价值函数经验回放卷积神经网络循环神经网络蒙特卡洛方法时序差分学习Actor-Critic架构深度.zip
09-16
Actor-Critic架构是一种结合了策略梯度方法和价值函数方法的深度强化学习架构。它包括两个部分：Actor负责策略选择，Critic则负责评价当前策略。这种方法可以提高学习的稳定性和效率。 在开发实践中，AI工具的应用...
[强化学习] AlphaGo-Zero 2.策略p价值v网络介绍
心宝的博客
10-22 513
策略-价值网络 强化学习 在推荐系统中的应用 保存 best_policy 的model（checkpoints）
策略网络与值网络：深入理解DQN的结构
AI天才研究院
01-25 504
1.背景介绍 策略网络与值网络：深入理解DQN的结构 1. 背景介绍 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种将深度学习和强化学习相结合的技术，它在强化学习中使用神经网络作为模型来进行学习和预测。深度强化学习的一个著名的应用是深度Q学习（Deep Q-L
Tensorflow实现策略网络（深度强化学习一）
Gavinmiaoc的博客
02-28 3322
1.深度强化学习简介    强化学习（Reinforcement Learing）是机器学习的一个重要分支，主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂的,不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。    一个强化学习问题包含三个主要概念，即环境状态(Environment State)，行动(Action),奖励(Reward)。强化学习的目标就算获得最多的累计奖励。    回顾下，AutoE...
翻译Deep Learning and the Game of Go（13）第十一章 用价值网络进行强化学习
qq_41957257的博客
05-12 1052
本章包括 利用Q-learning算法制作一个自我提升的游戏AI 利用Keras定义和训练多输入神经网络 使用Keras构建和训练Q-learning AI 你读过关于国际象棋或围棋高级比赛的专家评论吗？你会经常看到这样的评论：“黑棋在这一点上远远落后”或者“”到这里为止白棋结果略好一些"。在这样一个战略游戏中，“领先”或“落后”意味着什么？这不是篮球，有一个正在进行的分数可以参考。在围棋游...
价值互联网
区块链666的博客
05-22 1224
信息不对称（Information Asymmetry）是指参与交易的各方所拥有的可影响交易的信息不同[1]。一般而言，卖家比买家拥有更多关于交易物品的信息。由于互联网的出现，新一代的传播渠道和几乎瞬时的传播速度使人们可以更容易地得到想要的信息。今天，互联网之所以给商业社会带来了深刻的影响，正是由于它打破了信息的不对称。然而，互联网对于信息不对称的打破还远不够彻底。在互联网上，我们有了统一的信息传...
【从RL到DRL】深度强化学习基础（二）——Actor-Critic Methods中策略与价值网络机构以及算法迭代过程、实例分析——AlphaGo的训练过程、蒙特卡洛树初步
Vulcan_Q的博客
10-15 1475
本文是深度强化学习基础的第二篇，从AC算法的角度接入，并介绍了AlphaGo的训练流程以及其中涉及到的相关知识。
深度强化学习——策略学习(3)
Tandy12356_的博客
04-17 940
我们让agent玩游戏，每一步都会观测到一个不同的状态s，这个s就相当于是从状态的概率分布当中随机抽样出来的，观测到状态s，把V（s,θ），关于θ求导，得到一个梯度，然后用梯度上升来更新θ，这里的β是学习率，其实这就相当于是随机梯度上升，我们算的不是梯度，真正的梯度是目标函数J（θ），关于θ的导数，这里我们算的是v关于θ的导θ数，其实就是一个随机梯度，随机性来自于S，为什么要用梯度上升呢？，蒙特卡洛就是抽一个或者几个随机样本，用随机样本来近似期望，更新模型参数θ的时候，用g()来作为近似的梯度就可以了。
policy network
最新发布
12-16
由于给定引用中未提及策略网络的相关内容，以下是基于专业知识的介绍： 策略网络在强化学习中是一个重要概念。定义上，策略网络是一种用于表示智能体策略的神经网络。它接收环境的状态作为输入，输出在该状态下智能体应该采取的动作，或者输出动作的概率分布。 在应用方面，策略网络有广泛的应用场景。在游戏领域，如AlphaGo等智能游戏玩家，策略网络可以根据当前的棋局状态决定下一步的落子位置；在机器人控制中，策略网络能根据机器人所处的环境状态，如障碍物位置、目标位置等，决定机器人的运动动作；在自动驾驶领域，策略网络可依据车辆周围的交通状况、道路信息等，决策车辆的行驶速度、转向等操作。 原理上，策略网络通常基于梯度下降的优化方法进行训练。通过与环境进行交互，收集智能体的动作、获得的奖励等数据，使用策略梯度算法来更新策略网络的参数，使得策略网络输出的策略能够最大化长期累积奖励。例如，在策略梯度算法中，会计算策略网络参数的梯度，然后沿着梯度的方向更新参数，逐步优化策略。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的策略网络 class PolicyNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(PolicyNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, output_dim) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) action_probs = torch.softmax(self.fc2(x), dim=-1) return action_probs # 示例使用 input_dim = 4 output_dim = 2 policy_net = PolicyNetwork(input_dim, output_dim) optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=0.001) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值