小可爱123
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THE DIFFERENTIABLE CROSS-ENTROPY METHOD

这篇文章主要是对CEM（Cross-Entropy Method）做了改进，用目标函数的参数使cem的结果可微。应用于非凸连续控制问题。 

简介

DCEM通过把动作序列embed成低维空间从而减少计算量和memory。主要是通过模型部分将可微策略参数化。使用PPO对基于模型的项目组件进行微调，证明在基于模型的强化学习上，除了用最大似然来拟合observation，用标准策略学习也是可行的。

优势

1）在高维和非凸优化问题上，以往的算法是将动作序列进行自编码，这个是用DCEM直接编码动作序列，这样做的优点是：不需要专家解法、有可能在动作空间上超越专家控制器、可以发掘搜索潜能。
2）在结合model-based和model-free方面，基本用的是可微MPC并且只在cartpole和pendulm上做实验，而这个可以在cheetah和walker这样更难的问题，在控制器里用了神经网络，将策略损失通过控制组件反向传播到内部组件里。

 详细介绍

  目标函数为                                 \hat{x} = \underset{x}{argmin} f_{\theta }\left ( x \right )

这里先简单介绍一下CEM：首先需要有一个分布g_{\phi }，在t次的迭代时，从g_{\phi }中采样得到N个样本[X_{t,i}]_{i=1}^{N} \sim g_{\phi _{t}}\left ( \cdot \right )，然后用评价函数得到每个样本的值v_{t,i} =f_{\theta }\left (X_{t,i}\right )，然后根据价值最高的k个样本拟合新的分布g_{\phi }，就这样迭代T次。

DCEM伪代码：

THE DIFFERENTIABLE CROSS-ENTROPY METHOD_第1张图片

和CEM的区别在于topk个值的选取

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