深度强化学习策略梯度的损失函数
时间: 2023-08-29 08:06:25 浏览: 101
深度强化学习中策略梯度的损失函数通常使用负的对数似然损失函数,也称为交叉熵损失函数。其形式如下:
$$L(\theta)=\sum_{t=1}^{T} -\log \pi_{\theta}(a_t|s_t)A_t$$
其中,$\theta$表示策略网络的参数,$\pi_{\theta}(a_t|s_t)$是在状态$s_t$下采取行动$a_t$的概率,$A_t$是在状态$s_t$下采取行动$a_t$所得到的优势函数,表示该行动相对于平均水平的优势程度。优势函数可以通过基准策略或者价值函数来计算。基准策略指的是一个已知的策略,它可以是随机策略或者人类专家的策略,用来评估当前策略的性能。价值函数用来评估当前状态的价值,是深度强化学习中常用的一种函数。
损失函数的目标是最大化期望回报,即最大化策略$\pi_{\theta}$在整个轨迹上的累计奖励,可以通过使用梯度上升法来优化损失函数,得到最优的策略参数$\theta$。具体来说,可以使用策略梯度算法来实现参数的更新,如REINFORCE算法、Actor-Critic算法等。
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