Policy Gradient 初始学习李宏毅讲的强化学习,听台湾的口音真是费了九牛二虎之力,后来看到有热心博客整理的很细致,于是转载来看,当作笔记留待复习用,原文链接在文末.看完笔记再去听一听李宏毅老师的视频,就可以听懂个大概了.当然了还有莫凡的强化学习更具实战性,听莫凡的课基本上可以带我们入门. 术语和基本思想 基本组成: 1.actor (即policy gradient要学习的对象, 是我们可以控制的部分) 2.环境 environment (给定的,无法控制) 3.回报函数 rewar

上一篇博文的内容整理了我们如何去近似价值函数或者是动作价值函数的方法: \[ V_{\theta}(s)\approx V^{\pi}(s) \\ Q_{\theta}(s)\approx Q^{\pi}(s, a) \] 通过机器学习的方法我们一旦近似了价值函数或者是动作价值函数就可以通过一些策略进行控制,比如 \(\epsilon\)-greedy. 那么我们简单回顾下 RL 的学习目标:通过 agent 与环境进行交互,获取累计回报最大化.既然我们最终要学习如何与环境交互的策略,那么我们可

一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action(无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action value 最大的action,action 的选择都离不开action value 的计算).即没有action value的估计值就无法进行action选择,也就没有Policy,这类方法被称为 value-ba

Dictum:  Life is just a series of trying to make up your mind. -- T. Fuller 不同于近似价值函数并以此计算确定性的策略的基于价值的RL方法,基于策略的RL方法将策略的学习从概率集合\(P(a|s)\)变换成策略函数\(\pi(a|s)\),并通过求解策略目标函数的极大值,得到最优策略\(\pi^*\),主要用的是策略梯度方法(Policy Gradient Methods). 策略梯度方法直接对随机策略\(\pi\)进行参

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直

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Sutton的强化学习书第13章和策略梯度的论文. 1. Value Based强化学习方法的不足 DQN系列强化学习算法主

Policy Gradient综述: Policy Gradient,通过学习当前环境,直接给出要输出的动作的概率值.   Policy Gradient  不是单步更新,只能等玩完一个epoch,再更新参数,采取动作与动作评价是同一个函数,所以是一个on-policy Policy Gradient 需要计算每一个state的期望reward,这个期望reward通过整个epoch的reward_list计算.所以只能等玩完1个epoch才能更新. 数学推导 最大化R,,用梯度下降,需要求R的

SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient  AAAI-2017 Introduction :  产生序列模拟数据来模仿 real data 是无监督学习中非常重要的课题之一.最近, RNN/LSTM 框架在文本生成上取得了非常好的效果,最常见的训练方法是:给定上一个 token,推测当前 token 的最大化似然概率.但是最大似然方法容易受到 “exposure bias” 的干扰:the model ge

http://chenrudan.github.io/blog/2016/09/04/cartpole.html 首页 分类 关于 归档 标签 基于Policy Gradient实现CartPole  发表于 2016-09-04 |  分类于 code|  |  2700 8月的时候把David silver的强化学习课上了,但是一直对其中概念如何映射到现实问题中不理解,半个月前突然发现OpenAI提供了一个python库Gym,它创造了强化学习的environment,可以很方便的启动一个强

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20

在之前的强化学习文章里,我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习,其解法包括value iteration和policy iteration,这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P,而在实际应用中,我们很难具体知道转移概率P.伴随着这类问题的产生,Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P,实现了强化学习在大多数实际场景中的应用.但是,在很多情况下,诸多场景下的环境状态比较复杂,有着极大甚至无穷的状态空间,维护这一类问题的Q表使得计算代价变得很高,这时就有了通过Deep网络来

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s

Policy Gradient是区别于Q-Learning为代表的value based的方法.policy gradient又可以叫reinforce算法(Williams, 1992). 如今的ACTOR-CRITIC也就是基于policy gradient.该方法不能制表,只能对policy进行参数化. 然后它能处理连续action输出的问题. DDPG似乎又不太一样,难道DDPG的任务都要求policy网络参数初始化很好,以便action不会陷入局部最优?所以要多训练几个policy网络

前面都是value based的方法,现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的REINFORCE算法 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimize

Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html Abstract: In this post, we are going to look deep into policy gradient, why it works, and many new polic

RL — Policy Gradient Explained 2019-05-02 21:12:57 This blog is copied from: https://medium.com/@jonathan_hui/rl-policy-gradients-explained-9b13b688b146 Photo by Alex Read Policy Gradient Methods (PG) are frequently used algorithms in reinforcement l

1 算法的优缺点 1.1 优点 在DQN算法中,神经网络输出的是动作的q值,这对于一个agent拥有少数的离散的动作还是可以的.但是如果某个agent的动作是连续的,这无疑对DQN算法是一个巨大的挑战,为了解决这个问题,前辈们将基于值的方法改成了基于策略的方法,即输出动作的概率. 1.2 缺点 策略梯度算法应用未来损失的return作为更新迭代的依据,即在一个回合过后,在这一回合中,若执行的某一动作的动作价值R大,则会加在下一回合选择这一动作的概率,反之,若执行的某一动作的动作价值R小,则会在下

论文地址:https://arxiv.org/abs/1709.06030 1. 论文思想 利用强化学习,对网络进行裁剪,从Layer Removal和Layer Shrinkage两个维度进行裁剪. 一个是对层判断是否进行裁剪,一个是判断一层中的参数的裁剪. 2. 原理图 3. 实现细节 将层信息进行编码表示,然后送入双端的LSTM中,最后通过Softmax学出多个行为的概率.然后来决定层的裁剪信息. 4. 结果 ResNet-34上实现了10倍的压缩.

行级安全RLS(Row-Level Security)是在数据行级别上控制用户的访问,控制用户只能访问数据库表的特定数据行.断言是逻辑表达式,在SQL Server 2016中,RLS是基于安全断言(Security Predicate)的访问控制,Security Predicate是由内联表值函数实现的,默认是启用的.当安全断言返回结果时,逻辑表达式的结果是True:当安全断言不返回任何结果时,逻辑表达式的结果是False.如果安全断言被禁用,那么将总是返回True. 实现RLS需要定义三个

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww