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在线阅读文档 github 教程 开源框架 JoyRL datawhalechina/joyrl: An easier PyTorch deep reinforcement learning library. (github.com)
策略梯度算法的两种不同的推导版本。 强化学习中的一些核心问题#xff0c;比如优化值的估计、解决探索与利用等问题。 从传统强…参考
在线阅读文档 github 教程 开源框架 JoyRL datawhalechina/joyrl: An easier PyTorch deep reinforcement learning library. (github.com)
策略梯度算法的两种不同的推导版本。 强化学习中的一些核心问题比如优化值的估计、解决探索与利用等问题。 从传统强化学习到深度强化学习 强化学习算法 DQN、DDPG 以及PPO 等算法。
强化学习是什么、大概能做什么、能够实现什么样的效果.
强化学习发展至今虽然算法已经有成百上千种样式但实际上从大类来看要掌握的核心算法并不多大多数算法都只是在核心算法的基础上做了一些较小的改进。
强化学习是什么为什么要学习
试错学习
试错学习主要包括以下几个关键部分
尝试采取一系列动作或行为来尝试解决问题或实现目标。错误在尝试的过程中可能会出现错误这些错误可能是环境的不确定性导致的也可能是自身的不当行为导致的。结果每次尝试的后果无论是积极的还是消极的都会对下一次尝试产生影响。学习通过不断地尝试并出现错误自身会逐渐积累经验了解哪些动作或行为会产生有利的结果从而在下一次尝试中做出更加明智的选择。
试错学习是强化学习中最鲜明的要素之一但并不是强化学习的全部强化学习还包含其它的学习形式例如观察学习对应模仿学习、离线强化学习等技术。
在学习过程中个人做出的每一次尝试都是是一次决策 decision每一次决策都会带来相应的后果好的结果称为奖励 reward坏的结果称为惩罚punishment或者负的奖励。最终通过一次次的决策来实现目标这个目标通常是以最大化累积的奖励来呈现的这个过程就是序列决策 sequential decision making过程而强化学习就是解决序列决策问题的有效方法之一。
换句话说对于任意问题只要能够建模成序列决策问题或者带有鲜明的试错学习特征就可以使用强化学习来解决并且这是截至目前最为高效的方法之一这就是要学习强化学习的原因。
强化学习能实现什么样的效果呢
游戏领域的 AlphaGo, 机器人领域的 NICO 机器人等。都是非常经典的应用。
机器人领域的强化学习成本往往较高一方面观测环境的状态需要大量的传感器另一方面则是试错学习带来的实验成本在训练过程中如果机器人决策稍有失误就有可能导致设备损坏因此在实际应用中往往需要结合其他的方法来辅助强化学习进行决策。其中最典型的方法之一就是建立一个仿真环境通过仿真环境来模拟真实环境这样就可以大大降低实验成本。
除了简单的抓取任务之外研究者们还在探索将强化学习应用于更加复杂的机器人任务例如仓储搬运、机器人足球以及自动驾驶等等。
强化学习在金融领域也有所应用例如股票交易、期货交易、外汇交易等。在股票交易中我们的目标是通过买卖股票来最大化我们的资产。在这个过程中我们需要不断地观测当前的股票价格然后根据当前的价格来决定买入或卖出股票的数量最后通过股票价格的变化来更新我们的资产。在这个过程中我们的资产会随着股票价格的变化而变化这就是奖励或惩罚每次的买卖就是决策。当然强化学习的应用还远远不止如此例如自动驾驶、推荐系统、交通派单、广告投放等等。
强化学习方向概述 多智能体 从数据中学习从演示中学利用数据来辅助学习 模仿学习 模仿学习是指在奖励函数难以明确定义或者策略本身就很难学出来的情况下我们可以通过模仿人类的行为来学习到一个较好的策略逆强化学习从人类数据中学习奖励函数通过观察人类的行为来学习到一个奖励函数然后通过强化学习来学习一个策略。由于需要专家数据逆强化学习会受到噪声的影响因此如何从噪声数据中学习到一个较好的奖励函数也是一个难题从人类反馈中学 RLHF reinforcement learning from human feedback. 探索策略如何在探索和利用间做出平衡在探索的过程中智能体会尝试一些未知的动作从而可能会获得更多的奖励但同时也可能会遭受到惩罚。而在利用的过程中智能体会选择已知的动作从而可能会获得较少的奖励但同时也可能会遭受较少的惩罚。提高探索的本质也是为了避免局部最优问题从而提高智能体的鲁棒性 常用方法 ϵ \epsilon ϵ-greedy置信上界upper confidence bound, UCB 实时环境 思路之一是离线强化学习即在离线训练将训练好的模型部署到在线环境。按时可能因为离线和在线存在分布漂移在线表现出现意外。word model, 世界模型在离线环境训练一个世界模型然后将世界模型部署到在线环境中进行决策。世界模型的思路是将环境分为两个部分一个是世界模型另一个是控制器。世界模型的作用是预测下一个状态而控制器的作用是根据当前的状态来决策动作。这样就可以在离线环境中训练世界模型然后将世界模型部署到在线环境中进行决策从而避免了在线环境中的训练过程提高了效率同时也避免了在线环境中的安全隐患。但世界模型也存在着一定的问题例如世界模型的预测误差会导致控制器的决策出错因此如何提高世界模型的预测精度也是一个难题。 多任务强化学习智能体往往需要同时解决多个任务例如机器人需要同时完成抓取、搬运、放置等任务而不是单一的抓取任务。在这种情况下如何在多个任务之间做出权衡是一个难题 联合训练思路是将多个任务的奖励进行加权求和然后通过强化学习来学习一个策略。分层强化学习思路是将多个任务分为两个层次一个是高层策略另一个是低层策略。高层策略的作用是决策当前的任务而低层策略的作用是决策当前任务的动作。这样就可以通过强化学习来学习高层策略和低层策略从而解决多任务强化学习的问题。但分层强化学习也存在着一定的问题例如高层策略的决策可能会导致低层策略的决策出错因此如何提高高层策略的决策精度也是一个难题。
强化学习的算法基本上就分为两类即基于价值的和基于策略梯度的算法。
