PlayingVideoGame3.Example:LearningtoplayGo4.Step1:FunctionwithUnknown5.Step2:Define"Loss"6.Step3:Optimization二、PolicyGradient1

.ReinforcementLearning1）RL基本步骤2）控制Actor输出的行为3）actor倾向确定`1.Version1``2.Version2``3.Version3`2.梯度下降策略（PolicyGradient

B站李宏毅2021春机器学习课程P74目录1、如何定义A-不好的方法2、选择动作之后所有奖励之和3、PolicyGradient1、如何定义A-不好的方法这种方法只看短期结果，没有长远目光，真实情况每一次动作都会影响接下来的环境

DDPG全称DeepDeterministicPolicyGradientDeep：使用到了深度神经网络Deterministic:DDPG输出确定性策略，输出Q值最大动作，可以用于连续动作的一个环境PolicyGradient

policygradient我们也学过了。那什么叫deterministic确定性呢？

1.从随机策略到确定性策略从DDPG这个名字看，它是由D（Deep）+D（Deterministic）+PG(PolicyGradient)组成。

强化学习策略梯度定理证明前言策略梯度定理预备公式证明J(θ)J(\theta)J(θ)定理形式推导定理证明前言好久没有更新了，最近看了PolicyGradient的原文，里边的证明看不懂，于是又找了StanfordUniversity

DoubleQ-learning【2013】【DQN】【2015】【NatureDQN】【2015】【DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN】【2016】【PrioritizedDQN】PolicyGradient

HW12一、作业描述1、PolicyGradient2、Actor-Critic二、实验1、simple2、medium3、strong三、代码一、作业描述在这个HW中，你可以自己实现一些深度强化学习方法

关于策略梯度（policygradient）的理解、文章目录关于策略梯度（policygradient）的理解前言什么是策略梯度？如何将策略参数化？

PolicyGradient策略根据在某个状态采取某种行为来决定能得到多少的奖励值。调整内部Actor的参数使得总奖励值R越大越好。但R是一个随机变量，转换为最大化期望值。

PolicyGradient算法TrajectoryTrajectory表示一个回合的状态-动作序列，记为τ\tauτ,其发生的概率记为pθ(τ)p_{\theta}(\tau)pθ(τ)，计算公式如上图所示

原文：ProximalPolicyOptimizationAlgorithms[arXiv][GitHub]1.PPO算法思想PPO算法是一种新型的PolicyGradient算法，PolicyGradient

文章目录ACA2CA3CReferencesACActor-Critic算法分为两部分，actor的前身是policygradient，它可以轻松地在连续动作空间内选择合适的动作，value-based

NEURALCOMBINATORIALOPTIMIZATIONWITHREINFORCEMENTLEARNINGAbstract(借用pointernetwork用policygradient优化,)givenasetofcitycoordinates

1.DQN2DQN的不足二、策略梯度1.区别2.目标函数构造总结前言策略梯度(PolicyGradient,PG)的通俗介绍。一、来源？

相对于DQN输出采取动作的Q值，PolicyGradient网络输出采取动作的概率，根据概率来判断需要采取的动作，并在训练过程不断修正网络，使输出的概率更好的符合最优的采取动作的策略。

文章目录参考资料1.PolicyGradient1.1PolicyofActor1.2Actor,Environment,Reward1.2.1Actor,Environment1.2.2reward1.3

1ActorCritic算法简介1.1为什么要有ActorCriticActor-Critic的Actor的前身是PolicyGradient，这能让它毫不费力地在连续动作中选取合适的动作，而Q-Learning

1PolicyGradient简介1.1基于策略和基于值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。

PolicyGradient算法就是对策略函数进行建模，然后用梯度下降更新网络的参数。但是在强化学习中并

二是使用PolicyGradient(PG)算法(例如Reinforce)直接求解。但是对于方式一，离散化处理在一定程度上脱离了工程实际；对于方式二，PG算法在求解连续控制问题时效果往往不尽人意。

1DDPG简介DDPG吸收了Actor-Critic让PolicyGradient单步更新的精华，而且还吸收让计算机学会玩游戏的DQN的精华，合并成了一种新算法，叫做DeepDeterinisticPolicyGradient

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ

RL笔记（3）PPO基本原理PPO是在基本的PolicyGradient基础上提出的改进型算法PolicyGradient方法存在核心问题在于数据的bias。

1.3.2Meta-Learning的学习方式1.4Meta-Learning的一些理解二、Meta-RL2.1问题描述：2.2Recurrence(fff为RNN，LLL为PG——PolicyGradient

深度强化学习CS285lec5-lec9学习感悟一、策略梯度(PolicyGradient)1.1REINFORCE1.2改进方法1.2.1因果性（Causality）1.2.2基准（Baselines

【一】-环境配置+python入门教学【二】-Parl基础命令【三】-Notebook、&pdb、ipdb调试【四】-强化学习入门简介【五】-Sarsa&Qlearing详细讲解【六】-DQN【七】-PolicyGradient

文章目录强化学习图像分类语义分割目标检测GAN其他强化学习Tianshou(天授)isareinforcementlearningplatformbasedonpurePyTorch强化学习框架天授源码关于PolicyGradient

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ

在进入正文之前说一句：策略学习的目标就是要用一个神经网络来近似策略函数，这个神经网络叫做策略网络（PolicyNetwork），它可以用来控制agent运动；想要训练策略网络，就要用到PolicyGradient

PolicyGradient算法实现PolicyGradient算法的思想在另一篇博客中有介绍了，下面是算法的具体实现。

来看其中的强化学习知识点王树森老师的深度强化学习课程笔记1.TrainingandExecution1.1.trainingin3steps:首先，利用behaviorcloning模仿学习(是一种监督学习)初始化策略网络接着使用强化学习的policygradient

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,proximalpolicyoptimization相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述DQN（deepQ-network）算法简述

李宏毅老师课程的B站链接：李宏毅,深度强化学习,actor-critic相关笔记：策略梯度法（policygradient）算法简述近端策略优化（proximalpolicyoptimization）算法简述

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍深度强化学习（deepreinforcementlearning）中的策略梯度法（policygradient）。

本文参考了策略梯度PG（PolicyGradient）的pytorch代码实现示例cart-pole游戏_李莹斌XJTU的博客-CSDN博客_策略梯度pytorch在其基础上添加了注释和自己的一些理解1

importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportcollectionsimportrandomfromtorchimportoptimclassPolicyGradient(nn.Module):def__init__(self,n_actions,n_inputs,lr=

目录前言参考资料一、算法原理1.回合(episode)与轨迹（trajectory）2.奖励（reward）与损失函数3.策略梯度（PolicyGradient）二、Tips1.baseline2.分配合理权重

总结generator:GRU，policygradient优化，selfreward+differentialreward，从粗排到精排evaluator:bi-lstm+self-attention

进阶篇—PPO代码逐行分析一、TRPO、PPO、DPPOPG（Policygradient）最常用的策略梯度估计其表达形式如下TRPO（TrustRegionPolicyOptimization）这是一种具有单调递增性质的

2.PolicyGradient3.Actor-Critic4.RewardShaping5.NoReward:LearningfromDemonstration1.WhatisRL?

1.Step1:FunctionwithUnknown2.Step2:Define“Loss”3.Step3:Optimization二、PolicyGradient1.Howtocontrolyouractor2

强化学习一、RL是什么二、RL的框架1、第一步：Functionwithunknown2、第二步：定义损失函数3、第三步：Optimization三、Policygradient（1）如何控制你的actor

文章目录Reference1.PolicyGradient1.1Actor,Enviroment,Reward1.2GradientDescent1.3Tip1:AddaBaseline1.4Tip2:

一、策略梯度算法回顾策略梯度（PolicyGradient）算法目标函数的梯度更新公式为：▽Rˉθ=1N∑n=1N∑t=1Tn(∑t′=tTnγt′−trt′n−b)▽logpθ(atn∣stn)(1)

理论知识见：强化学习笔记：Actor-critic_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客由于actor-critic是policygradient和DQN的结合，所以同时很多部分和policynetwork

0复习由于actor-critic是policygradient和DQN的一个结合，所以我们先对这两个进行一个简单的复习：0.1policygradient强化学习笔记：Policy-basedApproach_UQI-LIUWJ

代码cr:MorvanZhou(Morvan)·GitHub一、CartPole-v0环境介绍：一根杆子由一个非驱动的关节连接到小车上，小车沿着无摩擦的轨道移动。这个系统是通过对小车施加+1或-1的力来控制的。钟摆开始直立，目的是防止它倒下。柱子保持直立的每一步将获得+1奖励。当电线杆与垂直的距离超过15度，或者车与中心的距离超过2.4个单位时，就结束了。环境脚本：gym/gym/envs/cla

文章目录增强学习（RL）的一些基本概念：RL的基本组成：三者相互作用的过程：Policy：轨迹的概率：ExpectedReward：Policygradient:On-policy→\rightarrow