莫斯科大学深度强化学习算法综述:DQN、A2C与分布估计算法详解
下载需积分: 10 | PDF格式 | 5.48MB |
更新于2024-07-16
| 72 浏览量 | 举报
本资源名为《ReinforcementLearningMoscow.pdf》,由莫斯科罗蒙诺索夫国立大学的Sergey Ivanov撰写,专注于现代深度强化学习算法的介绍。作者在文章中探讨了强化学习的基本概念和核心算法,包括价值函数、不同类型的算法(如基于值的方法如DQN、Double DQN、Dueling DQN、Noisy DQN、Prioritized Experience Replay和Multi-step DQN,以及分布式价值方法,如Categorical DQN、Quantile Regression DQN (QR-DQN) 和 Rainbow DQN)。
在强化学习问题的设置部分,作者强调了该领域的基本假设,例如智能体与环境的交互模型,以及目标设定,即通过最优策略最大化长期奖励。价值函数在此起着关键作用,它们用来衡量不同状态或动作的价值,帮助决策制定。
价值基方法章节深入解析了Temporal Difference (TD) 学习,这是一种用于估计状态值或动作值的方法。其中,Deep Q-learning (DQN) 是重点,介绍了其深层神经网络结构以及如何解决传统Q-learning中的过拟合问题。双DQN(Double DQN)通过分离选择和评估网络来改进学习稳定性,而Dueling DQN则通过分离价值和优势估计,提高决策效率。
Noisy DQN引入噪声到网络参数,以探索未知环境,Prioritized Experience Replay 则通过优先处理具有高重要性的经验样本,提高学习效率。Multi-step DQN则考虑多个时间步的预测,以更好地估计长期收益。
接下来,文章转向分布式方法,如Categorical DQN,它将状态值函数分解为离散的概率分布,提供更精确的估计算法。Quantile Regression DQN (QR-DQN) 通过估计多个可能的回报分布,增加了鲁棒性。最后,Rainbow DQN综合了上述多种改进,展示了强化学习算法的前沿进展。
政策梯度算法部分阐述了 Policy Gradient Theorem,它是指导如何直接优化策略的基础。REINFORCE算法是基本的无模型策略梯度方法,而Advantage Actor-Critic (A2C) 则结合了价值函数和策略更新,两者协同工作,以实现更高效的策略学习。
这份文档为读者提供了对强化学习理论和实践的深入理解,涵盖了从基础概念到当前最先进的算法,对于研究者和实践者来说是一份宝贵的学习资源。
相关推荐

12 浏览量

11 浏览量

10 浏览量


6 浏览量

7 浏览量

困困的
- 粉丝: 1
最新资源
- 革新操作体验:无需最小化按钮的窗口快速最小化工具
- VFP9编程实现EXCEL操作辅助软件的使用指南
- Apache CXF 2.2.9版本特性及资源下载指南
- Android黄金矿工游戏核心逻辑揭秘
- SQLyog企业版激活方法及文件结构解析
- PHP Flash投票系统源码及学习项目资源v1.2
- lhgDialog-4.2.0:轻量级且美观的弹窗组件,多皮肤支持
- ReactiveMaps:React组件库实现地图实时更新功能
- U盘硬件设计全方位学习资料
- Codice:一站式在线笔记与任务管理解决方案
- MyBatis自动生成POJO和Mapper工具类的介绍与应用
- 学生选课系统设计模版与概要设计指南
- radiusmanager 3.9.0 中文包发布
- 7LOG v1.0 正式版:多元技术项目源码包
- Newtonsoft.Json.dll 6.0版本:序列化与反序列化新突破
- Android实现SQLite数据库高效分页加载技巧