Policy Gradients

学习资料:

• 强化学习教程
• 强化学习模拟程序
• Policy Gradient Python 教程
• 强化学习实战
• 论文 Policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation.

欢迎观看有趣的机器学习系列视频, 今天我们会来说说强化学习家族中另一类型算法, 叫做 Policy Gradients.

注: 本文不会涉及数学推导. 大家可以在很多其他地方找到优秀的数学推导文章.

和以往的强化学习方法不同 ¶

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制. 家族中有很多种不一样的成员, 有学习奖惩值, 根据自己认为的高价值选行为, 比如 Q learning, Deep Q Network, 也有不通过分析奖励值, 直接输出行为的方法, 这就是今天要说的 Policy Gradients 了. 甚至我们可以为 Policy Gradients 加上一个神经网络来输出预测的动作. 对比起以值为基础的方法, Policy Gradients 直接输出动作的最大好处就是, 它能在一个连续区间内挑选动作, 而基于值的, 比如 Q-learning, 它如果在无穷多的动作中计算价值, 从而选择行为, 这, 它可吃不消.

更新不同之处 ¶

有了神经网络当然方便, 但是, 我们怎么进行神经网络的误差反向传递呢? Policy Gradients 的误差又是什么呢? 答案是! 哈哈, 没有误差! 但是他的确是在进行某一种的反向传递. 这种反向传递的目的是让这次被选中的行为更有可能在下次发生. 但是我们要怎么确定这个行为是不是应当被增加被选的概率呢? 这时候我们的老朋友, reward 奖惩正可以在这时候派上用场,

具体更新步骤 ¶

现在我们来演示一遍, 观测的信息通过神经网络分析, 选出了左边的行为, 我们直接进行反向传递, 使之下次被选的可能性增加, 但是奖惩信息却告诉我们, 这次的行为是不好的, 那我们的动作可能性增加的幅度 随之被减低. 这样就能靠奖励来左右我们的神经网络反向传递. 我们再来举个例子, 假如这次的观测信息让神经网络选择了右边的行为, 右边的行为随之想要进行反向传递, 使右边的行为下次被多选一点, 这时, 奖惩信息也来了, 告诉我们这是好行为, 那我们就在这次反向传递的时候加大力度, 让它下次被多选的幅度更猛烈! 这就是 Policy Gradients 的核心思想了. 很简单吧.

---