策略梯度（Policy Gradients）的理解

最新推荐文章于 2025-07-01 19:19:43 发布
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本文介绍了策略梯度的基本方法REINFORCE，并结合莫烦的教程深化理解，探讨了Policy Gradients在深度强化学习中的应用。通过参考一系列文献，包括深度强化学习教程和David Silver的讲解，为读者提供了理论分析和算法实现的指导。

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策略梯度 (Policy Gradient)
AI大模型应用之禅
07-04 1173
策略梯度：探索与优化的桥梁 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在强化学习的世界里，策略梯度方法是一类寻求智能体行为策略优化的方法。面对复杂环境，智能体如何做出决策以达到长期奖励的最大化？策略梯度方法提供了一种直观且有效的途径，通过直接优化策略函数，
策略梯度 (Policy Gradients) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
07-06 779
策略梯度 (Policy Gradients) 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在强化学习领域，策略梯度方法提供了一种直接优化策略的方式，而不需要明确地求解
策略梯度理解
weixin_30586085的博客
01-21 197
策略梯度（Policy gradient）是所有基于策略搜索的强化学习算法的基础，就像MDP是所有强化学习问题的基础一样。 后续提出的算法（如Actor-Critic、TRPO、PPO、DPG）都是针对策略梯度算法的缺陷提出改进，所以理解策略梯度的各种细节十分必要。 为什么要用基于策略的学习？ 1）基于策略的学习可能会具有更好的收敛性，这是因为基于策略的学习虽然每次只改善一点点，但总是朝着好...
强化学习：Policy Gradients 学习笔记
最新发布
只是个人学习笔记
07-01 1599
Policy Gradient（基于 Softmax 的策略梯度算法）是强化学习中的经典策略梯度方法，通过直接优化策略函数来最大化累积奖励。
策略梯度
Swift's Blog
11-06 695
在看师兄的论文时，里面涉及到强化学习的 Policy Gradient 。看了网上好多博客，觉得公式推导太复杂了，断断续续地持续了三周。今天静下心来看了一遍，发现没有那么难，果然做学术还是不能浮躁啊！ 前言 强化学习是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督式学习不太一样。从学习方式上讲强化学习更加接近人类的学习，例如当你接触一款新的电子游戏的时候，虽然看不懂屏幕的提示，但是经过自己的摸索也能掌握...
策略梯度（Policy Gradient）
m0_61616957的博客
09-20 2386
策略梯度
策略梯度方法（Policy Gradient Methods）
weixin_43156294的博客
05-29 965
策略梯度方法（Policy Gradient Methods）是强化学习中的一种重要算法，主要用于解决如何找到最优策略的问题。
强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)
weixin_33709590的博客
12-18 1149
　　　　在前面讲到的DQN系列强化学习算法中，我们主要对价值函数进行了近似表示，基于价值来学习。这种Value Based强化学习方法在很多领域都得到比较好的应用，但是Value Based强化学习方法也有很多局限性，因此在另一些场景下我们需要其他的方法，比如本篇讨论的策略梯度(Policy Gradient)，它是Policy Based强化学习方法，基于策略来学习。 　　　　本文参考了Sutt...
Policy Gradient - 策略梯度
Steve Wang's blog
08-26 626
策略梯度(Policy Gradient) 在一个包含Actor、Env、Reward Function的强化学习的情景中，Env和Reward Function是你所不能控制的。 Actor的策略π\piπ是一个参数为θ\thetaθ的网络 输入：以向量或者矩阵表示的机器观察 输出：关联到输出层某个神经元的一个动作 策略执行的过程可以表示为一个迹(Trajectory)τ=s1,a1,s2...
一文搞懂策略梯度（Policy gradient）算法（一）
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qq_41262334的博客
04-16 1万+
在强化学习的过程中，从 Sarsa 到 Q-learning 再到 DQN，本质上都是值函数近似算法。值函数近似算法都是先学习动作价值函数，然后根据估计的动作价值函数选择动作。例如，DQN的神经网络结构可以表示为如下图所示：图中，输入是状态s，输出是每个动作的Q值，即对每个动作的评分，分数越高意味着动作越好。通过对值函数的近似，我们可以知道回报最大的路径，从而指导智能体进行动作的选取。但是，。那么有没有一种可能，我们可以跳过动作价值的评估环节，直接从输入状态，到输出策略呢？
策略梯度说明
zzx3163967592的博客
05-17 759
如有错误，欢迎指正。 说明策略梯度 ∇θEx[f(x)]=∇θ ∑xp(x) f(x) =∑x ∇θp(x) f(x) =∑xp(x)【∇θp(x)/p(x)】f(x) =∑xp(x) ∇θlogp(x) f(x) =Ex[f(x) ∇θlogp(x)] 策略梯度的损失函数是 neg_log_prob =tf.reduce_sum(-tf.log(self.all_act...
强化学习笔记【4】策略梯度（Policy Gradient，PG）
qq_41030408的博客
07-28 730
该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。 使用说明 笔记【4】到笔记【11】为李宏毅《深度强化学习》的部分； 笔记 【1】和笔记【2】根据《强化学习纲要》整理而来； 笔记 【3】和笔记【12】根据《百度强化学习》整理而来。 这一节主要在前三章的基础上加入了一些新的知识点，以及介绍了策略梯度的...
策略梯度方法
m0_67403773的博客
01-20 1024
策略梯度算法基于价值和基于策略的算法各有什么优缺点？简单易用：通常只需要学习一个值函数，往往收敛性也会更好。保守更新：更新策略通常是隐式的，通过更新价值函数来间接地改变策略，这使得学习可能更加稳定。受限于离散动作；可能存在多个等价最优策略：当存在多个等效的最优策略时，基于价值的方法可能会在它们之间不停地切换。基于策略的算法的优点有：直接优化策略：由于这些算法直接操作在策略上，所以它们可能更容易找到更好的策略；适用于连续动作空间；更高效的探索：通过调整策略的随机性，基于策略的方法可能会有更高效的探索策略。
【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）
sinat_52032317的博客
10-30 1万+
之前在【强化学习】09——价值和策略近似逼近方法中讨论过使用参数θ\thetaθ来近似价值函数VVV或状态价值函数QQQVθs≈VπsQθsa≈QπsaVθ​sQθ​sa​≈Vπs≈Qπsa​之后，再通过价值函数推导出相应的策略（比如利用ϵ\epsilonϵ-贪婪策略）。本节将主要讨论直接参数化策略的方法πθsaπθ​sa。策略可以是确定性的——aπθsaπθ​s，也可以是随机的——
深度强化学习更新时梯度上升
03-14
<think>好的，我现在需要帮助用户理解深度强化学习中梯度上升的更新方法和原理。首先，我得回顾一下相关的知识，确保自己理解正确。用户提到了策略梯度方法，所以重点应该放在策略梯度定理和具体的更新过程上。 用户给出的引用材料中，策略梯度方法直接优化策略函数，通过梯度上升最大化累积奖励。我需要解释为什么使用梯度上升而不是下降，这可能是因为目标是最化奖励，所以需要沿着梯度方向增加参数。策略梯度定理证明了这种方法的有效性，这也是需要强调的点。 接下来，我应该分步骤讲解梯度上升的更新过程。初始化参数、采样轨迹、计算回报、梯度计算和更新策略这几个步骤是关键。每个步骤需要简明扼要地说明，比如在采样阶段，需要根据当前策略生成轨迹，这样才能评估策略的表现。 用户可能对如何计算梯度不太清楚，这里需要解释策略梯度的推导，但可能不需要太深入的数学，只要说明是利用轨迹的回报来计算梯度。同时，引用中的公式显示参数更新是θ = θ + α∇J(θ)，这里的学习率α控制更新步长，这一点要提到。 另外，用户可能想知道梯度上升与其他方法（如梯度下降）的区别。需要指出在强化学习中，因为目标是最大化奖励，所以用梯度上升，而梯度下降通常用于最小化损失函数。 还需要考虑用户可能的疑问，比如为什么需要采样多个轨迹，可能因为需要通过大量样本减少方差，提高稳定性。不过用户的问题主要聚焦在更新方法和原理，这部分可能属于后续问题。 最后，生成的相关问题需要覆盖原理、步骤、与其他方法的区别和应用场景，这样用户如果有进一步疑问可以自行探索。例如，梯度上升与梯度下降的区别，策略梯度定理的作用，以及实际应用中的例子。 现在，我需要将这些思考整理成一个结构清晰的中文回答，确保符合格式要求，使用正确的LaTeX语法，并添加引用标记。同时，生成的相关问题要自然且相关，帮助用户深入理解主题。</think>### 深度强化学习中梯度上升的更新方法与原理 在深度强化学习中，**梯度上升**是策略梯度方法的核心优化手段，其目标是通过调整策略函数的参数 $\theta$，最大化智能体在环境中获得的累积奖励。以下是其原理和实现步骤的详细说明： --- #### 一、梯度上升的基本原理 1. **优化目标** 策略梯度方法直接优化策略函数 $\pi_\theta(a|s)$（表示在状态 $s$ 下选择动作 $a$ 的概率），目标是最大化期望累积奖励 $J(\theta)$： $$ J(\theta) = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi_\theta} \left[ \sum_{t=0}^T \gamma^t r_t \right] $$ 其中 $\tau$ 是轨迹，$\gamma$ 是折扣因子，$r_t$ 是时刻 $t$ 的奖励[^1]。 2. **梯度上升与梯度下降的区别** - 梯度上升用于最大化目标函数（如奖励），更新方向为梯度正方向：$\theta \leftarrow \theta + \alpha \nabla J(\theta)$ - 梯度下降用于最小化目标函数（如损失），更新方向为梯度负方向：$\theta \leftarrow \theta - \alpha \nabla L(\theta)$[^3] --- #### 二、梯度上升的算法步骤 1. **初始化策略网络参数** 随机初始化策略网络参数 $\theta$，定义学习率 $\alpha$。 2. **采样轨迹** 使用当前策略 $\pi_\theta$ 与环境交互，生成多个轨迹 $\tau$，每个轨迹包含状态、动作、奖励序列[^1]。 3. **计算回报** 对每个轨迹计算折扣累积回报： $$ G(\tau) = \sum_{t=0}^T \gamma^t r_t $$ 4. **计算策略梯度** 根据策略梯度定理，梯度 $\nabla J(\theta)$ 可表示为： $$ \nabla J(\theta) = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi_\theta} \left[ \sum_{t=0}^T \nabla_\theta \log \pi_\theta(a_t|s_t) \cdot G(\tau) \right] $$ 实际中通过蒙特卡洛采样近似期望值[^2]。 5. **更新策略参数** 使用梯度上升更新参数： $$ \theta \leftarrow \theta + \alpha \cdot \nabla J(\theta) $$ ```python # 伪代码示例：梯度上升更新策略 def update_policy(gradients, learning_rate): parameters += learning_rate * gradients return parameters ``` --- #### 三、核心原理：策略梯度定理 策略梯度定理证明了梯度 $\nabla J(\theta)$ 的表达式与策略的分布无关，仅依赖于轨迹的累积回报和对数策略的梯度[^2]。这一性质使得无需显式建模环境动态，仅通过采样即可优化策略。 --- #### 四、梯度上升的优缺点 1. **优点** - 直接优化策略，适用于连续动作空间。 - 可处理随机策略，探索性更强。 2. **挑战** - 高方差：需大量轨迹采样以稳定梯度估计。 - 学习率敏感：需精细调整 $\alpha$ 避免震荡。 ---
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