杭州城西做网站的公司,龙岩做网站的公司,wordpress 点赞功能,做物流有哪些网站引言 深度强化学习#xff08;Deep Reinforcement Learning, DRL#xff09;是机器学习的一个分支#xff0c;它结合了深度学习#xff08;Deep Learning#xff09;和强化学习#xff08;Reinforcement Learning, RL#xff09;的技术 文章目录 引言一、深度强化学习–…引言 深度强化学习Deep Reinforcement Learning, DRL是机器学习的一个分支它结合了深度学习Deep Learning和强化学习Reinforcement Learning, RL的技术 文章目录 引言一、深度强化学习–RL的基本概念1.1 强化学习基础1.2 强化学习的核心概念1.2.1 探索Exploration与利用Exploitation1.2.2 价值函数Value Function1.2.3 Q函数Q-function 1.3 深度强化学习1.3.1 深度神经网络1.3.2 经验回放Experience Replay1.3.3 目标网络Target Network 1.4 流行算法1.4.1 深度Q网络DQN1.4.2 异步优势演员评论家A3C1.4.3 信任区域策略优化TRPO1.4.4 近端策略优化PPO1.4.5 模型预测控制MPC 1.5 应用领域1.6 挑战1.7 总结 二、强化学习的典型场景三、强化学习算法分类3.1 根据学习策略分类3.1.1 策略学习Policy Learning3.1.2 模型学习Model Learning 3.2 根据策略类型分类3.3 根据学习方法分类3.3.1 基于模型的强化学习Model-Based Reinforcement Learning3.3.2 无模型强化学习Model-Free Reinforcement Learning 3.4 根据应用领域分类3.4.1 离线强化学习Off-Policy Reinforcement Learning3.4.2 在线强化学习On-Policy Reinforcement Learning3.4.3 离线到在线学习Off-Policy to On-Policy Learning 3.5 总结 一、深度强化学习–RL的基本概念
1.1 强化学习基础
代理Agent执行动作并学习策略的主体环境Environment代理与之交互的整个外部世界状态State代理在环境中的当前情况动作Action代理可以执行的操作奖励Reward代理执行某个动作后环境给予的正面或负面反馈策略Policy代理用于决策的函数或规则即给定当前状态选择下一步动作的方法
1.2 强化学习的核心概念
1.2.1 探索Exploration与利用Exploitation
探索是指尝试新的动作以获取更多信息而利用是基于现有信息做出最佳决策
1.2.2 价值函数Value Function
预测从某个状态开始遵循特定策略能够获得的期望回报
1.2.3 Q函数Q-function
对于给定状态和动作预测采取该动作后能够获得的期望回报
1.3 深度强化学习
深度强化学习结合了深度学习的感知能力和强化学习的决策能力
1.3.1 深度神经网络
用于近似价值函数或策略函数处理复杂的输入如图像
1.3.2 经验回放Experience Replay
存储代理的经验并在训练时随机抽取批次来打破数据间的相关性稳定学习过程
1.3.3 目标网络Target Network
用于生成目标Q值帮助稳定训练过程
1.4 流行算法
1.4.1 深度Q网络DQN
使用深度神经网络来近似Q函数能够处理高维输入空间
1.4.2 异步优势演员评论家A3C
并行训练多个代理每个代理都在不同的环境中执行以学习一个共享的全球策略
1.4.3 信任区域策略优化TRPO
一种策略梯度方法使用信任区域来优化策略保证改进的稳定性
1.4.4 近端策略优化PPO
TRPO的改进版本更加简单且稳定
1.4.5 模型预测控制MPC
使用模型来预测未来状态并基于这些预测做出最优决策
1.5 应用领域
游戏如DeepMind的AlphaGo在围棋上的胜利机器人技术如机械臂的操控、自动驾驶汽车资源优化如数据中心能源管理金融如算法交易策略
1.6 挑战
稳定性和收敛性深度强化学习算法可能会遇到训练不稳定的问题样本效率强化学习通常需要大量的交互数据安全性在现实世界中部署的代理需要能够安全地与动态环境互动
1.7 总结
深度强化学习是一个快速发展的领域随着算法和计算资源的进步它有望在更多领域实现突破
二、强化学习的典型场景 在 Flappy bird 这个游戏中我们需要简单的点击操作来控制小鸟躲过各种水管飞的越远越好因为飞的越远就能获得更高的积分奖励 机器有一个明确的小鸟角色——代理需要控制小鸟飞的更远——目标整个游戏过程中需要躲避各种水管——环境躲避水管的方法是让小鸟用力飞一下——行动飞的越远就会获得越多的积分——奖励 三、强化学习算法分类 了解强化学习中常用到的几种方法以及他们的区别对我们根据特定问题选择方法时很有帮助。强化学习是一个大家族发展历史也不短具有很多种不同方法。比如说比较知名的控制方法 Q learningPolicy Gradients还有基于对环境的理解的 model-based RL 等等 3.1 根据学习策略分类
3.1.1 策略学习Policy Learning
策略迭代Policy Iteration一种确定性策略通过策略评估和策略改进来寻找最优策略。值迭代Value Iteration一种策略评估方法通过迭代更新状态值函数来找到最优策略。
3.1.2 模型学习Model Learning
模型预测控制Model Predictive Control, MPC在每一步都通过预测模型来选择动作。无模型强化学习Model-Free Reinforcement Learning不需要了解环境模型的强化学习如Q-Learning
3.2 根据策略类型分类
确定性策略Deterministic Policy在给定状态下总是选择同一个动作随机策略Stochastic Policy在给定状态下选择动作的概率分布
3.3 根据学习方法分类
3.3.1 基于模型的强化学习Model-Based Reinforcement Learning
模型预测控制MPC在每一步都使用预测模型来选择动作
3.3.2 无模型强化学习Model-Free Reinforcement Learning
Q-Learning基于状态-动作值函数的强化学习算法Sarsa与Q-Learning类似但在选择下一个动作时使用当前策略深度Q网络DQN结合了深度学习和Q-Learning的强化学习算法策略梯度Policy Gradient直接学习策略通过策略梯度来优化策略近端策略优化PPO一种改进的策略梯度方法通过近端策略优化来稳定训练过程
3.4 根据应用领域分类
3.4.1 离线强化学习Off-Policy Reinforcement Learning
Q-Learning学习状态-动作值函数可以与离线数据一起使用
3.4.2 在线强化学习On-Policy Reinforcement Learning
Sarsa在线学习状态-动作值函数需要实时与环境交互
3.4.3 离线到在线学习Off-Policy to On-Policy Learning
信任区域策略优化TRPO一种从离线策略转移到在线策略的方法
3.5 总结
这些分类方式可以帮助我们更好地理解强化学习算法的不同特性和适用场景。随着研究的不断深入新的算法和分类方式也在不断涌现
