探索Policy Gradient与强化学习方法:Monte-Carlo与Proximal Policy Optimizatio...
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更新于2024-06-22
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本文档是一份关于"Policy Gradient"的深入技术文档,由Shihao Gao于2022年5月6日编写,主要讨论了基于策略的强化学习(Policy-Based Reinforcement Learning)方法。该主题源于David Silver的讲座,并且提供了对简单强化学习的易懂介绍。
**1. 引言**
政策基强化学习强调直接从策略角度来解决问题,而非传统的值函数(如Sarsa或Q-learning)生成确定性策略。这种方法的核心是参数化策略πθ(s, a),即给定状态s和参数θ的概率分布P[a|s, θ],适用于无模型的强化学习环境。
**优势**
政策基强化学习的优势包括:
- 更直接地控制行为:策略直接决定了在每个状态下采取的动作,而不是依赖于间接的值估计。
- 更灵活的学习:可以处理连续动作空间,适合复杂的决策问题。
- 可以探索与优化并行:通过调整参数θ,探索性和学习效率可以同时进行。
**2. Monte-Carlo Policy Gradient**
这部分介绍了蒙特卡洛策略梯度(Monte-Carlo Policy Gradient,简称REINFORCE),它是基于经验的策略梯度算法。其核心概念是利用累积奖励(Likelihood Ratios)来更新策略参数,通过模拟整个环境交互过程(Monte Carlo方法)来计算梯度。
**Policy Gradient定理**:
该定理阐述了如何根据期望回报来估计策略参数的梯度,这对于优化策略至关重要。它允许我们在没有环境模型的情况下,仅通过实际的体验来改进策略。
**3. Proximal Policy Optimization (PPO)**
从策略优化的角度,文档继续探讨了Proximal Policy Optimization (PPO)算法。相比于普通的策略梯度方法,PPO更注重稳定性,它引入了代理距离(KL divergence)的概念,限制了策略更新的步长,防止过大的变化导致性能下降。PPO从on-policy方法扩展到off-policy方法,通过重要性采样(Importance Sampling)平衡了经验的效率和稳定性。
这份技术文档深入剖析了基于策略的强化学习,包括Monte-Carlo Policy Gradient和Proximal Policy Optimization等关键算法。学习者能够通过阅读理解这些内容,掌握如何在实际任务中设计和优化策略,以解决复杂的强化学习问题。对于那些希望在无模型环境中实现高效决策的AI开发者和研究人员来说,这是一份极其有价值的参考资料。
2021-03-25 上传
2023-08-20 上传
2023-08-04 上传
2023-04-19 上传
2023-09-12 上传
2023-06-21 上传
2023-07-09 上传
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