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强化学习——Qlearning——value based

目录

Critic评判一个actor面对不同s时的得分

借助reward函数的计算结果，但更专注于行为本身的意义

评判一个行为的在一个状态下的得分的MC和TD方案

TD方案综合了历史信息，更加符合行为本身

Critic作为Q函数，与actor关联，输入状态，输出各种行为的得分

从已有的样本集中用TD or MC搜集信息，统计当前agent的每个s中每个action的价值，更新agent：用s中最有价值的a作为agent的输出

学习Critic：输入一个状态，输出各种行为的评价，让这个评价与reward相关（相关的方式有TD or MC）

更新后的Critic得出action时的技巧

学习Critic的数据来源的技巧

基本算法步骤

用Q计算action（epsilon greedy）

用action计算reward

保存到buffer

更新Q函数

Q value总是被高估

网络估计Q的时候有很高的方差，选择最高的，就会高估某个action的价值，而且这个高估的action会让网络输出变差

执行者与决策者的分离——DQN

修改网络结构——Dueling DQN

为什么这么改——让网络输出修正更灵活：不用采样每个action

和=0，那么网络倾向于修改V

增加表现的不好的action样本的权重

MC+TD

给Q网络加噪音，再与环境互动，这比之前在action上加noise更一致

Qvalue是一个action的评估概率分布而不仅仅是一个值

分布方差大，均值相同，评判风险

综合=rainbow

连续的问题

如果action是连续的，那么怎么求action的值让Q(s,a)最大？

Qlearning 做机械手臂

 

典型为Q-learning算法，计算下一状态的预期收益时使用了max操作，直接选择最优动作，而当前policy并不一定能选择到最优动作，因此这里生成样本的policy和学习时的policy不同，为off-policy算法。

 

Critic评判一个actor面对不同s时的得分

借助reward函数的计算结果，但更专注于行为本身的意义

强化学习——Qlearning——value based_第1张图片

评判一个行为的在一个状态下的得分的MC和TD方案

强化学习——Qlearning——value based_第2张图片强化学习——Qlearning——value based_第3张图片

强化学习——Qlearning——value based_第4张图片

TD方案综合了历史信息，更加符合行为本身

强化学习——Qlearning——value based_第5张图片

Critic作为Q函数，与actor关联，输入状态，输出各种行为的得分

强化学习——Qlearning——value based_第6张图片

强化学习——Qlearning——value based_第7张图片

从已有的样本集中用TD or MC搜集信息，统计当前agent的每个s中每个action的价值，更新agent：用s中最有价值的a作为agent的输出

强化学习——Qlearning——value based_第8张图片

学习Critic：输入一个状态，输出各种行为的评价，让这个评价与reward相关（相关的方式有TD or MC）

强化学习——Qlearning——value based_第9张图片

更新后的Critic得出action时的技巧

强化学习——Qlearning——value based_第10张图片

学习Critic的数据来源的技巧

强化学习——Qlearning——value based_第11张图片

强化学习——Qlearning——value based_第12张图片

基本算法步骤

用Q计算action（epsilon greedy）

用action计算reward

保存到buffer

更新Q函数

强化学习——Qlearning——value based_第13张图片

Q value总是被高估

强化学习——Qlearning——value based_第14张图片

网络估计Q的时候有很高的方差，选择最高的，就会高估某个action的价值，而且这个高估的action会让网络输出变差

强化学习——Qlearning——value based_第15张图片

执行者与决策者的分离——DQN

强化学习——Qlearning——value based_第16张图片

修改网络结构——Dueling DQN

强化学习——Qlearning——value based_第17张图片

为什么这么改——让网络输出修正更灵活：不用采样每个action

强化学习——Qlearning——value based_第18张图片

和=0，那么网络倾向于修改V

强化学习——Qlearning——value based_第19张图片

增加表现的不好的action样本的权重

强化学习——Qlearning——value based_第20张图片

MC+TD

强化学习——Qlearning——value based_第21张图片

给Q网络加噪音，再与环境互动，这比之前在action上加noise更一致

强化学习——Qlearning——value based_第22张图片

 

强化学习——Qlearning——value based_第23张图片

强化学习——Qlearning——value based_第24张图片

Qvalue是一个action的评估概率分布而不仅仅是一个值

分布方差大，均值相同，评判风险

强化学习——Qlearning——value based_第25张图片

综合=rainbow

强化学习——Qlearning——value based_第26张图片

连续的问题

如果action是连续的，那么怎么求action的值让Q(s,a)最大？

强化学习——Qlearning——value based_第27张图片

强化学习——Qlearning——value based_第28张图片

强化学习——Qlearning——value based_第29张图片

Qlearning 做机械手臂

强化学习——Qlearning——value based_第30张图片

强化学习——Qlearning——value based_第31张图片

 

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