Reinforcement Learning_By David Silver笔记七: Policy Gradient Methods

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博客提及了策略梯度方法，这是强化学习领域的重要内容。策略梯度方法用于优化策略，在智能体决策等方面有重要应用。

Policy Gradient Methods

Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
weixin_37958272的博客
11-08 522
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation 1 Policy Gradient Theorem 在时间t∈{0,1,2,...}t\in\{0,1,2,...\}t∈{0,1,2,...}的state, action, reword表示为st∈S,at∈A,rt∈Rs_t\in \mathcal S,a_t\in \mathcal A,r_t\in \mathcal Rst​∈S,at​∈A,r
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation 论文精读
明湖小虾的博客
03-29 799
Policy Gradient Methods发表于2000年，是强化学习方法的源头，其中涉及到了策略、状态动作价值、智能体的目标函数、AC算法的原理。 智能体的目标函数的求解方法便是使用基于梯度的方法进行迭代寻优，若问题为凸优化问题，则该问题最终会收敛到全局最优解。
David Silver强化学习课程 Lecture 7: Policy Gradient（总结版）
KunBB的博客
09-11 668
1. 基于策略学习的优点： 总是沿着梯度方向在改善策略，具有更好的收敛性； 基于值的方法难以解决行为空间连续的问题，基于策略的方法则很容易； 可以学习到随机策略； 可以解决观测受限的问题； 有时候计算价值函数十分复杂，基于策略则很简单。 基于策略学习的缺点：原始的基于梯度的方法方差较高，效率低下。 2.策略目标函数： 2.1、star value：在能够产生完整Episode...
Policy Gradient Methods forReinforcement Learning with Function Approximation
小蚂蚁与大象
09-03 456
主要的新结果是，梯度可以写成一种适合在近似动作值或优势函数的帮助下从经验中进行估计的形式。利用这个结果，首次证明了具有任意可微函数逼近的策略迭代收敛于局部最优策略。函数逼近对强化学习至关重要，但到目前为止，逼近值函数并从中确定策略的标准方法在理论上是难以解决的。给出定理2，我们可以首次证明一种具有函数逼近的策略迭代形式收敛于局部最优策略。对于任何一种MDP，无论是在平均奖励还是开始状态的公式中。
2020李宏毅学习笔记——64.Deep Reinforcement Learning
weixin_44554337的博客
07-19 871
1.概念: 本节内容只是强化学习的一些入门（皮毛，Scratching the surface）先是从例子讲起，然后还是以红白机上的小蜜蜂为例，讲解了当下AL比较流行的Policy-based，并进行了的机器学习三板斧分析。 2.Overview David Silver（大卫·希尔弗曼，阿法狗的作者，貌似b站有他专门讲强化学习的视频）给出的说法： Deep Reinforcement Learning: AI=RL+DL 3.例子 红字State是Agent观察到的environment的结果，一般都是p
David silver 强化学习公开课笔记（一）：介绍
taoyafan的博客
07-31 2866
1 废话 一星期前上完了 Davild silver 的强化学习的公开课，记了些笔记，为了再巩固一下，写几篇博客总结一下，毕竟能讲清楚和能听懂还是有很大差距的。先介绍一下 David silver 吧，Alpha go 的项目负责人， 也是 nature 上 alpha go 那篇论文的一作加通讯作者，在强化学习领域，Deep mind 和 Open AI 可以说独领风骚吧，所以 David s...
【论文笔记】Reinforcement and Imitation Learning for Diverse Visuomotor Skills
m0_48948682的博客
06-11 1789
【论文笔记】Reinforcement and Imitation Learning for Diverse Visuomotor Skills
RL Course by David Silver
最新发布
weixin_45302337的博客
09-22 270
本文摘要介绍了强化学习的基础概念与应用。第一部分区分了基于已知/未知环境模型的强化学习与规划方法，指出模型未知时需要交互学习，已知时可直接计算优化策略。第二部分阐释了马尔可夫决策过程(MDP)作为强化学习环境建模的核心地位，并以资源调度为例展示了如何构建时序环境数据用于训练。第三部分简要提及动态规划在策略评估中的应用。全文通过理论框架与代码示例相结合的方式，呈现了强化学习从基础概念到实践应用的关键知识点。
【重磅整理】180篇NIPS-2020顶会《强化学习领域》Accept论文大全
深度强化学习实验室：一个“开源开放、共享共进”的强化学习学术组织。
10-13 7145
深度强化学习实验室作者：《DeepRL-Lab》 & 《AMiner.cn》联合发布来源：https://neurips.cc/Conferences/2020/编辑：DeepR...
David Silver的强化学习Reinforcement Learning课程PPT
12-18
David Silver的强化学习课程PPT Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning Lecture 2: Markov Decision Processes Lecture 3: Planning by Dynamic Programming Lecture 4: Model-Free Prediction Lecture 5: Model-Free Control Lecture 6: Value Function Approximation Lecture 7: Policy Gradient Methods Lecture 8: Integrating Learning and Planning Lecture 9: Exploration and Exploitation Lecture 10: Case Study: RL in Classic Games
paper2-Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
weixin_45650561的博客
08-05 789
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation一、新收获1、对文章段落的理解和收获abstract(1)、Policy Gradient Theorem二、问题残留--待解决1、三、结束 一、新收获 1、对文章段落的理解和收获 abstract 直接指出policy gradient是根据期望奖励的梯度更新参数的。 本文提出的主要新方法为：梯度可以 以近似作用值（an approximate act
【David Silver强化学习公开课】-7：Policy Gradient
omnispace的博客
01-17 917
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
【转载】David Silver公开课7——Policy Gradient
a3335581的博客
09-06 332
本文是David Silver强化学习公开课第七课的总结笔记。这一课主要讲了将policy看成某个参数hetaheta的函数，即将policy形式变成状态和动作的概率分布函数，在policy函数可微的情况下能够通过对参数求导来优化policy。 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 本文是David Silver强化学习公开课第七课的总结笔记。这一课主要讲了将policy看...
文献笔记:Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Function Approximation
weixin_30530339的博客
04-07 492
本篇论文讨论了策略梯度方法的函数逼近问题。首先明确策略梯度的目标函数：最大化策略$\pi$下的累计回报$\rho(\pi)$ \[\rho ( \pi ) = E \left\{ \sum _ { t = 1 } ^ { \infty } \gamma ^ { t - 1 } r _ { t } | s _ { 0 } , \pi \right\}\] 上式是初始状态为$s_0$的累计回报表达...
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Functionn Approximation (PG强化学习) 论文翻译
weixin_43590290的博客
08-31 1422
Policy Gradient Methods for Reinforcement Learning with Functionn Approximation Richard S. Sutton, David McAllester, Satinder Singh & Yishay Mansour Abstract 函数逼近对强化学习至关重要，但迄今为止，逼近值函数并从中确定策略的标准方...
《reinforcement learning：an introduction》第十三章《Policy Gradient Methods》总结
mmc2015的专栏
08-15 1636
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 . . . . . . . .
Reinforcement Learning：Policy Gradient
I AM BACK
12-30 1901
Introduction Finite Difference Policy Gradient Monte-Carlo Policy Gradientlikelihood ratios Actor-Critic Policy GradientIntroduction上一节说的是value function approximation，使用的是函数拟合。这一节说的就是采用概率的方法来表示：这一节主要是讲
强化学习论文阅读-Policy Gradients with Action-Dependent Baselines 专题
Xixoqw的博客
11-11 1016
修改自组会报告ppt。 这种方法的基本思想就是，使用Action-Dependent Baseline来减小PG方法的方差。 Baseline 是 policy gradient 类方法的一个重要的减小方差的手段。并且，baseline的引入并不会导致bias。 在REINFORCE with baseline算法中，就引入了基准值b作为baseline。 这一系列研究方向主要都是针对找到b的估计。 最优的baseline理论上是存在的。出于practical的考虑，一般使用当前状态动作对的价值作bas
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