《RL更新原理講解》課件

RL更新原理講解強化學習(RL)是一種機器學習方法，讓智能體通過與環(huán)境互動，學習最佳策略。RL更新原理是核心概念，決定智能體如何根據(jù)經(jīng)驗改善策略。強化學習簡介機器學習分支強化學習是機器學習的一個分支，關(guān)注智能體如何在與環(huán)境交互過程中學習最優(yōu)策略。環(huán)境交互智能體通過與環(huán)境交互獲取經(jīng)驗，并利用這些經(jīng)驗改進其行為。獎勵機制智能體通過接收環(huán)境反饋的獎勵信號來評估其行為的好壞。最優(yōu)策略強化學習的目標是找到一個最優(yōu)策略，使智能體在與環(huán)境交互過程中獲得最大累積獎勵。2.馬爾可夫決策過程狀態(tài)描述環(huán)境的當前情況，例如游戲中的分數(shù)、棋盤布局等。動作代理可以在特定狀態(tài)下執(zhí)行的操作，例如在游戲中選擇移動方向。獎勵代理執(zhí)行動作后獲得的即時反饋，例如贏得游戲得分。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率執(zhí)行特定動作后，環(huán)境從當前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一個狀態(tài)的概率。3.策略評估與改進1策略評估策略評估指的是估計當前策略的價值函數(shù)。2策略改進策略改進指的是根據(jù)策略評估得到的價值函數(shù)來改進策略。3迭代過程策略評估和策略改進交替進行，直到找到最優(yōu)策略。4.價值函數(shù)定義價值函數(shù)用來衡量某個狀態(tài)或狀態(tài)-動作對的長期價值。它表示從該狀態(tài)或狀態(tài)-動作對開始，采取最優(yōu)策略能夠獲得的期望累計獎勵。類型狀態(tài)價值函數(shù)：表示從特定狀態(tài)開始，采取最優(yōu)策略所能獲得的預期累積獎勵。動作價值函數(shù)：表示從特定狀態(tài)-動作對開始，采取最優(yōu)策略所能獲得的預期累積獎勵。貝爾曼方程基礎(chǔ)方程貝爾曼方程是強化學習的核心概念，它是狀態(tài)價值函數(shù)和動作價值函數(shù)的遞推公式。動態(tài)規(guī)劃貝爾曼方程可以用于動態(tài)規(guī)劃算法，通過迭代計算，最終得到最佳策略。算法基礎(chǔ)貝爾曼方程是許多強化學習算法的基礎(chǔ)，例如值迭代、策略迭代等。6.動態(tài)規(guī)劃動態(tài)規(guī)劃的定義動態(tài)規(guī)劃是一種將復雜問題分解成更小、更容易解決的子問題的方法。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程動態(tài)規(guī)劃依賴于狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，該方程定義了如何根據(jù)子問題的解計算更大問題的解。遞推計算動態(tài)規(guī)劃通過自下而上的方式，從最小子問題開始，逐漸計算出更大問題的解。記憶化動態(tài)規(guī)劃使用一個表來存儲子問題的解，以避免重復計算，提高效率。7.蒙特卡羅方法1完整軌跡基于完整情節(jié)的統(tǒng)計估計2平均回報計算多條軌跡的平均值3收斂隨著軌跡數(shù)量增加，估計值收斂蒙特卡羅方法利用大量隨機樣本模擬真實環(huán)境，估計狀態(tài)價值函數(shù)。該方法依賴于完整情節(jié)，并通過計算平均回報來逼近真實值。隨著模擬軌跡數(shù)量的增加，蒙特卡羅方法的估計值逐漸收斂到真實值。8.時序差分1TD(0)基于一步預測誤差更新價值函數(shù)2TD(λ)綜合多個時間步的預測誤差3EligibilityTraces跟蹤狀態(tài)對更新的影響時序差分學習（TD學習）是一種重要的強化學習方法，它利用狀態(tài)和動作的預測誤差來更新價值函數(shù)。TD學習的核心思想是通過預測未來獎勵的差異來改進對當前狀態(tài)價值的估計。9.TD學習1基于時間差TD學習是強化學習中的一種重要方法，它基于時間差值來更新價值函數(shù)。2在線學習TD學習可以利用當前狀態(tài)和下一步狀態(tài)的獎勵信息，在線更新價值函數(shù)，不需要完整的軌跡數(shù)據(jù)。3效率更高與蒙特卡羅方法相比，TD學習在效率和收斂性方面都具有優(yōu)勢，它可以更快地學習到最佳策略。10.SARSA算法算法原理SARSA算法是基于策略迭代的強化學習算法，用于學習最優(yōu)策略。它利用狀態(tài)-動作-獎勵-下一狀態(tài)-下一動作(SARSA)五元組來更新策略，并使用時序差分學習方法來估計狀態(tài)值函數(shù)。更新規(guī)則SARSA算法的更新規(guī)則如下：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γQ(s',a')-Q(s,a)]特點SARSA算法的特點是“在線學習”，即在學習過程中使用當前策略進行探索，并根據(jù)探索結(jié)果更新策略。它是一種“on-policy”算法，即學習到的策略與探索策略相同。應(yīng)用場景SARSA算法廣泛應(yīng)用于各種強化學習問題，例如機器人控制、游戲AI和推薦系統(tǒng)。它能夠有效地學習最優(yōu)策略，并適應(yīng)各種環(huán)境的變化。Q-Learning算法1Q值估計在某個狀態(tài)下執(zhí)行某個動作的價值2貝爾曼方程更新Q值3最大化選擇價值最高的動作4策略根據(jù)Q值選擇動作Q-Learning算法是一個基于價值的強化學習算法，它通過學習狀態(tài)-動作對的價值函數(shù)來學習最優(yōu)策略。Q-Learning算法使用貝爾曼方程來更新Q值，并通過選擇具有最大Q值的動作來實現(xiàn)策略改進。Q-Learning算法是一種無模型的算法，不需要環(huán)境的動態(tài)模型。它可以用于各種強化學習問題，例如游戲、機器人控制和推薦系統(tǒng)。Q-Learning算法在實際應(yīng)用中取得了顯著成果，并被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。12.策略梯度策略梯度策略梯度方法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過調(diào)整參數(shù)來最大化累計獎勵。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學習復雜的策略函數(shù)，并通過梯度下降法進行優(yōu)化。數(shù)據(jù)驅(qū)動策略梯度方法依賴于大量數(shù)據(jù)樣本，用于估計策略梯度并更新策略參數(shù)。13.Actor-Critic架構(gòu)優(yōu)勢結(jié)合了策略梯度和價值函數(shù)的優(yōu)點，可以有效地學習最優(yōu)策略。通過對狀態(tài)值和策略的聯(lián)合估計，Actor-Critic架構(gòu)在性能上取得了顯著提升。運作方式Actor網(wǎng)絡(luò)負責學習策略，而Critic網(wǎng)絡(luò)則負責評估策略的價值。這兩個網(wǎng)絡(luò)相互協(xié)作，共同優(yōu)化策略，從而達到最大化獎勵的目標。應(yīng)用領(lǐng)域Actor-Critic架構(gòu)在各種強化學習任務(wù)中取得了成功，包括游戲、機器人控制和推薦系統(tǒng)。深度強化學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度強化學習利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似價值函數(shù)或策略。算法常見的深度強化學習算法包括DQN、A3C、DDPG等。應(yīng)用深度強化學習在游戲、機器人、自動駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。15.DQN算法11.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DQN使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似價值函數(shù)，從而解決高維狀態(tài)空間問題。22.經(jīng)驗回放使用經(jīng)驗回放機制，將歷史經(jīng)驗存儲并隨機采樣，提高數(shù)據(jù)利用率，減少數(shù)據(jù)相關(guān)性。33.目標網(wǎng)絡(luò)采用目標網(wǎng)絡(luò)，使目標值更加穩(wěn)定，避免更新過程中出現(xiàn)震蕩。44.離散動作空間DQN最初設(shè)計用于離散動作空間，適用于游戲等場景。16.A3C算法異步優(yōu)勢演員-評論家A3C算法是一種結(jié)合了優(yōu)勢演員-評論家方法和異步更新的強化學習算法。它允許多個代理并行地與環(huán)境交互，并將它們的經(jīng)驗用于更新共享的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。17.DDPG算法連續(xù)動作空間DDPG適用于具有連續(xù)動作空間的強化學習問題。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似價值函數(shù)和策略函數(shù)。經(jīng)驗回放存儲過去的經(jīng)驗，并從中隨機采樣進行訓練。目標網(wǎng)絡(luò)使用目標網(wǎng)絡(luò)來穩(wěn)定學習過程。多智能體強化學習多個智能體相互作用多智能體強化學習涉及多個智能體在共享環(huán)境中學習，它們之間的相互作用影響每個智能體的獎勵和決策。協(xié)同與競爭智能體可以協(xié)同合作以實現(xiàn)共同目標，也可以為了自身利益而競爭，導致復雜的動態(tài)平衡。挑戰(zhàn)與機遇多智能體強化學習面臨著協(xié)調(diào)、溝通和合作的挑戰(zhàn)，但也提供了探索復雜系統(tǒng)和群體智能的新機會。19.聯(lián)合優(yōu)化協(xié)同學習多個智能體通過合作學習來提升整體性能，可以更高效地解決復雜問題。例如，在交通控制系統(tǒng)中，多個智能體可以協(xié)同優(yōu)化交通流量，提高道路效率。多目標優(yōu)化在多個目標之間進行權(quán)衡，找到最佳的解決方案，例如，機器人同時要考慮移動速度和能量消耗。聯(lián)合優(yōu)化可以幫助解決現(xiàn)實世界中的許多實際問題，例如，自動駕駛、智能家居、工業(yè)生產(chǎn)等。20.對抗性訓練11.生成對抗網(wǎng)絡(luò)對抗性訓練中，兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互競爭，一個生成器試圖生成逼真的數(shù)據(jù)，另一個判別器試圖區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。22.強化學習應(yīng)用對抗性訓練可以應(yīng)用于強化學習，例如，訓練一個對抗性網(wǎng)絡(luò)來生成環(huán)境中的狀態(tài)，以提高智能體的學習能力。33.優(yōu)勢和劣勢對抗性訓練可以提高模型的魯棒性和泛化能力，但也可能導致訓練不穩(wěn)定或生成不真實的數(shù)據(jù)。22.遷移學習知識遷移將從一個任務(wù)中學到的知識應(yīng)用到另一個相關(guān)但不同的任務(wù)中。提高學習效率通過利用先前學習的知識來加速新任務(wù)的學習過程。解決數(shù)據(jù)稀缺問題在數(shù)據(jù)有限的情況下，利用其他領(lǐng)域或任務(wù)的知識來提高模型性能。應(yīng)用場景廣泛遷移學習在自然語言處理、計算機視覺、機器人等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。22.元強化學習學習優(yōu)化算法元強化學習通過訓練元控制器來優(yōu)化強化學習算法的參數(shù)和超參數(shù)，提升學習效率和性能。自適應(yīng)學習元控制器根據(jù)不同的任務(wù)和環(huán)境自動調(diào)整強化學習算法，實現(xiàn)自適應(yīng)學習，提高泛化能力。提高學習效率元強化學習可以加速強化學習的訓練過程，使其更快地找到最優(yōu)策略，提高學習效率。強化學習在工業(yè)中的應(yīng)用強化學習在工業(yè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，從機器人控制到生產(chǎn)優(yōu)化。例如，強化學習可以用來優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。此外，強化學習還可以用來訓練機器人完成復雜的任務(wù)，例如在倉庫中搬運貨物。挑戰(zhàn)與前景挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏性是強化學習面臨的一大挑戰(zhàn)。由于現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)獲取成本較高，訓練強化學習模型需要大量數(shù)據(jù)，而現(xiàn)實世界中往往難以獲得足夠的數(shù)據(jù)來滿足訓練需求。前景強化學習在未來具有廣闊的應(yīng)用前景。它有望在機器人、游戲、醫(yī)療保健、金融等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性進展。隨著技術(shù)的不斷進步，強化學習將能夠解決更多復雜問題，并創(chuàng)造更大的價值。參考文獻本演示文稿的主題是強化學習的基礎(chǔ)知識和原理，涉及多個領(lǐng)域，包括但不限于：機器學習，控制理論，優(yōu)化，概率論等。以下列出了本演示文稿中參考的文獻，您可以根據(jù)自己的需要進行參考。RichardS.SuttonandAndrewG.Barto.ReinforcementLearning:AnIntroduction.MITPress,2018.DavidSilver.DeepReinforcementLearning.UniversityofCambridge,2015.SergeyLevine.ReinforcementLearningandControl.Univers