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李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结

Policy gradient：

求解梯度trick：

∇fx=f(x)∇logf(x)

Tip1：将回报值的期望作为基线，使得每次计算的回报有正负区别

Tip2：不将整场游戏得到的reward作为权重，为每个动作分配应有的权重，权重即为从当前时间t开始所有reward的累加

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第1张图片

改进：增加折扣

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第2张图片

 

On-policy：所学习的agent和用于环境交互的agent是同一个（自己学自己玩）

Policy gradient：不断sample不断学习，大多数时间用于sample data——>对其进行改进，使用一个数据更新多次，也就是off-policy

不能直接对f(x)积分，则用p分布进行sample，但是若无法用p分布来进行sample，则可以通过重要性采样来用q分布进行采样，其中q可以是任意分布

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第3张图片

但是在实践中：

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第4张图片

由于方差的差异，因此最好p和q的差异不要过大

Off-policy：所学习的agent和用于环境交互的agent不是同一个（看别人玩自己学）

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第5张图片

  1. 我们需要将θ分布下的采样换成θ’李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第6张图片分布下的采样
  2. 忽略pθ(st)pθ'(st)这一项所带来的影响：①状态出现的概率通常和θ关系不大；②难以计算

 

避免action的pθ'和pθ分布相差太大，可以用PPO来解决

TRPO是PPO的前身，唯一的区别是TRPO将KL约束独立出来，这会导致更难以计算。两者性能相当，但是PPO在实际操作中容易得多。

其中KL(θ,θ')表示的是θ,θ'相似程度

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第7张图片

算法过程：

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第8张图片

 

简化的PPO版本：

李宏毅教授Policy Gradient课程笔记总结_第9张图片

若A>0则表示这个action是好的，因此我们希望pθ(at|st)pθk(at|st)越大越好

因此总的思想就是控制两个分布之间的差距，不要过大和过小

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    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
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