用Python简明地介绍强化学习:策略梯度方法

本文介绍了强化学习中的策略梯度方法,从MDP、策略和价值函数的基本概念出发,详细阐述策略梯度算法的理论和Python实现,帮助读者理解和应用策略梯度解决实际问题。

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

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

强化学习(Reinforcement Learning,RL)是机器学习领域中一个新兴的研究方向,它是通过系统学习的方式来选择行动,并根据环境反馈信息调整其行为,以使得获得的奖励最大化。由于RL算法可以应用到许多复杂的问题上,如游戏、金融、生物医疗等领域,因此它在实际应用中广泛运用。而最流行的RL算法之一便是策略梯度(Policy Gradient)方法。本文将会从算法理论层面,以及Python代码实现层面,详尽介绍策略梯度方法的相关知识。希望能够帮助读者快速理解、掌握策略梯度方法,并在日后的深度学习、强化学习实践中,运用策略梯度方法解决实际问题。

2.基本概念术语

2.1 马尔可夫决策过程(MDP)

在介绍策略梯度之前,首先需要了解强化学习中的几个基本概念。首先是马尔可夫决策过程(Markov Decision Process)。MDP 是一种描述强化学习问题的数学模型。它由状态空间 S 和动作空间 A,以及转移概率 P,即从状态 s 在执行动作 a 之后转移到状态 s' 的概率分布组成。其中,奖励 r(s) 表示在进入状态 s 时获得的奖励。

2.2 策略(Policy)

策略是指在给定 MDP 下,基于状态的动作分布,决定下一步要采取的动作。换句话说,策略就是从状态空间 S 中选择动作的规则。不同的策略对应着不同的策略,策略具有唯一性。通常情况下,我们定义策略为 $\pi$ ,表示在状态 $s_t$ 下,执行动作 $A_t$ 。策略是一个函数,输入是状态 s,输出是动作

评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

AI天才研究院

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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