《深度學(xué)習(xí)課件：RL更新原理詳解》

深度學(xué)習(xí)課件：RL更新原理詳解本課程旨在詳細(xì)講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)更新原理，幫助您深入理解RL背后的機(jī)制，并為構(gòu)建更強(qiáng)大的RL模型打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。課程概述課程介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本概念，并著重講解RL更新算法，包括動(dòng)態(tài)規(guī)劃、時(shí)間差分學(xué)習(xí)、蒙特卡洛方法等。同時(shí)涵蓋DeepQ-Network、Actor-Critic、策略梯度等深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，并探討RL在實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和最新發(fā)展趨勢(shì)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)Agent智能體，執(zhí)行動(dòng)作并與環(huán)境交互。Environment環(huán)境，Agent所處的外部世界，提供狀態(tài)并對(duì)動(dòng)作做出反饋。Reward獎(jiǎng)勵(lì)，Agent采取行動(dòng)后得到的反饋，用來(lái)評(píng)價(jià)行動(dòng)的好壞。State狀態(tài)，Agent所處的環(huán)境狀態(tài)，反映環(huán)境的當(dāng)前情況。Action動(dòng)作，Agent可以采取的行動(dòng)，用來(lái)改變環(huán)境狀態(tài)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的動(dòng)態(tài)規(guī)劃1動(dòng)態(tài)規(guī)劃是一種解決多階段決策問(wèn)題的方法。2在RL中，動(dòng)態(tài)規(guī)劃用于計(jì)算最優(yōu)策略和價(jià)值函數(shù)。3需要知道環(huán)境的完整狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。Markov決策過(guò)程Markov性當(dāng)前狀態(tài)只依賴于上一個(gè)狀態(tài)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率從一個(gè)狀態(tài)到另一個(gè)狀態(tài)的概率。獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)定義在狀態(tài)和動(dòng)作對(duì)上的獎(jiǎng)勵(lì)值。貝爾曼方程1狀態(tài)值函數(shù)2動(dòng)作值函數(shù)3貝爾曼方程將價(jià)值函數(shù)與獎(jiǎng)勵(lì)和下一狀態(tài)聯(lián)系起來(lái)。價(jià)值函數(shù)狀態(tài)值函數(shù)衡量從某個(gè)狀態(tài)開(kāi)始的預(yù)期累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。動(dòng)作值函數(shù)衡量從某個(gè)狀態(tài)采取某個(gè)動(dòng)作的預(yù)期累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。策略評(píng)估1策略評(píng)估計(jì)算給定策略下的狀態(tài)值函數(shù)。2迭代法通過(guò)不斷更新值函數(shù)，直到收斂。3貝爾曼方程作為迭代更新的依據(jù)。策略改進(jìn)1貪婪策略2策略改進(jìn)定理通過(guò)選擇具有更高動(dòng)作值的動(dòng)作來(lái)改進(jìn)策略。策略迭代交替進(jìn)行策略評(píng)估和策略改進(jìn)。直到找到最優(yōu)策略。時(shí)間差分學(xué)習(xí)TD學(xué)習(xí)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，不需要知道環(huán)境模型。TD誤差估計(jì)值與真實(shí)值之間的差異，用于更新值函數(shù)。TD(0)算法TD(0)只使用當(dāng)前獎(jiǎng)勵(lì)和下一個(gè)狀態(tài)來(lái)更新值函數(shù)。在線學(xué)習(xí)在與環(huán)境交互過(guò)程中不斷學(xué)習(xí)。SARSA算法1使用當(dāng)前狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)、下一個(gè)狀態(tài)和下一個(gè)動(dòng)作來(lái)更新Q值。2用于學(xué)習(xí)策略，即選擇動(dòng)作的規(guī)則。Q-Learning算法使用當(dāng)前狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)更新Q值。與SARSA不同，它選擇下一個(gè)動(dòng)作時(shí)不考慮當(dāng)前策略。蒙特卡洛方法經(jīng)驗(yàn)回放存儲(chǔ)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，并在學(xué)習(xí)過(guò)程中隨機(jī)采樣。幫助提高學(xué)習(xí)效率，解決數(shù)據(jù)相關(guān)性問(wèn)題。DeepQ-Network1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2Q值估計(jì)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)估計(jì)動(dòng)作值函數(shù)。優(yōu)勢(shì)函數(shù)1優(yōu)勢(shì)函數(shù)2狀態(tài)值函數(shù)3動(dòng)作值函數(shù)衡量某個(gè)動(dòng)作相對(duì)于平均動(dòng)作的優(yōu)勢(shì)。Actor-Critic模型Actor負(fù)責(zé)選擇動(dòng)作。Critic負(fù)責(zé)評(píng)估動(dòng)作價(jià)值。策略梯度定理1策略梯度衡量策略變化對(duì)預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)的影響。2梯度下降通過(guò)更新策略參數(shù)，最大化預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)。REINFORCE算法REINFORCE基于策略梯度，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)更新策略。PPO算法近端策略優(yōu)化使用KL散度限制策略更新幅度。穩(wěn)定性提高算法的穩(wěn)定性和收斂性。A3C算法異步優(yōu)勢(shì)Actor-Critic算法，將多個(gè)Agent并行學(xué)習(xí)。提高學(xué)習(xí)效率，加速訓(xùn)練過(guò)程。更新規(guī)則導(dǎo)數(shù)1使用導(dǎo)數(shù)來(lái)計(jì)算更新規(guī)則。2根據(jù)梯度方向更新參數(shù)，最大化目標(biāo)函數(shù)。梯度下降更新1學(xué)習(xí)率2梯度指明參數(shù)調(diào)整的方向。與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合深度學(xué)習(xí)提供強(qiáng)大的特征提取能力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供高效的決策能力。常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景最新發(fā)展趨勢(shì)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)多個(gè)智能體協(xié)同學(xué)習(xí)，解決復(fù)雜問(wèn)題。人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)利用人類的反饋來(lái)指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)?？偨Y(jié)與展望回顧本課程系統(tǒng)介紹了RL更新原理，包括動(dòng)態(tài)規(guī)劃、TD學(xué)習(xí)、蒙特卡洛