《RL更新原理講解》課件

RL更新原理講解強化學(xué)習(xí)(RL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，讓智能體通過與環(huán)境互動，學(xué)習(xí)最佳策略。RL更新原理是核心概念，決定智能體如何根據(jù)經(jīng)驗改善策略。強化學(xué)習(xí)簡介機(jī)器學(xué)習(xí)分支強化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，關(guān)注智能體如何在與環(huán)境交互過程中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。環(huán)境交互智能體通過與環(huán)境交互獲取經(jīng)驗，并利用這些經(jīng)驗改進(jìn)其行為。獎勵機(jī)制智能體通過接收環(huán)境反饋的獎勵信號來評估其行為的好壞。最優(yōu)策略強化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是找到一個最優(yōu)策略，使智能體在與環(huán)境交互過程中獲得最大累積獎勵。2.馬爾可夫決策過程狀態(tài)描述環(huán)境的當(dāng)前情況，例如游戲中的分?jǐn)?shù)、棋盤布局等。動作代理可以在特定狀態(tài)下執(zhí)行的操作，例如在游戲中選擇移動方向。獎勵代理執(zhí)行動作后獲得的即時反饋，例如贏得游戲得分。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率執(zhí)行特定動作后，環(huán)境從當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一個狀態(tài)的概率。3.策略評估與改進(jìn)1策略評估策略評估指的是估計當(dāng)前策略的價值函數(shù)。2策略改進(jìn)策略改進(jìn)指的是根據(jù)策略評估得到的價值函數(shù)來改進(jìn)策略。3迭代過程策略評估和策略改進(jìn)交替進(jìn)行，直到找到最優(yōu)策略。4.價值函數(shù)定義價值函數(shù)用來衡量某個狀態(tài)或狀態(tài)-動作對的長期價值。它表示從該狀態(tài)或狀態(tài)-動作對開始，采取最優(yōu)策略能夠獲得的期望累計獎勵。類型狀態(tài)價值函數(shù)：表示從特定狀態(tài)開始，采取最優(yōu)策略所能獲得的預(yù)期累積獎勵。動作價值函數(shù)：表示從特定狀態(tài)-動作對開始，采取最優(yōu)策略所能獲得的預(yù)期累積獎勵。貝爾曼方程基礎(chǔ)方程貝爾曼方程是強化學(xué)習(xí)的核心概念，它是狀態(tài)價值函數(shù)和動作價值函數(shù)的遞推公式。動態(tài)規(guī)劃貝爾曼方程可以用于動態(tài)規(guī)劃算法，通過迭代計算，最終得到最佳策略。算法基礎(chǔ)貝爾曼方程是許多強化學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，例如值迭代、策略迭代等。6.動態(tài)規(guī)劃動態(tài)規(guī)劃的定義動態(tài)規(guī)劃是一種將復(fù)雜問題分解成更小、更容易解決的子問題的方法。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程動態(tài)規(guī)劃依賴于狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程，該方程定義了如何根據(jù)子問題的解計算更大問題的解。遞推計算動態(tài)規(guī)劃通過自下而上的方式，從最小子問題開始，逐漸計算出更大問題的解。記憶化動態(tài)規(guī)劃使用一個表來存儲子問題的解，以避免重復(fù)計算，提高效率。7.蒙特卡羅方法1完整軌跡基于完整情節(jié)的統(tǒng)計估計2平均回報計算多條軌跡的平均值3收斂隨著軌跡數(shù)量增加，估計值收斂蒙特卡羅方法利用大量隨機(jī)樣本模擬真實環(huán)境，估計狀態(tài)價值函數(shù)。該方法依賴于完整情節(jié)，并通過計算平均回報來逼近真實值。隨著模擬軌跡數(shù)量的增加，蒙特卡羅方法的估計值逐漸收斂到真實值。8.時序差分1TD(0)基于一步預(yù)測誤差更新價值函數(shù)2TD(λ)綜合多個時間步的預(yù)測誤差3EligibilityTraces跟蹤狀態(tài)對更新的影響時序差分學(xué)習(xí)（TD學(xué)習(xí)）是一種重要的強化學(xué)習(xí)方法，它利用狀態(tài)和動作的預(yù)測誤差來更新價值函數(shù)。TD學(xué)習(xí)的核心思想是通過預(yù)測未來獎勵的差異來改進(jìn)對當(dāng)前狀態(tài)價值的估計。9.TD學(xué)習(xí)1基于時間差TD學(xué)習(xí)是強化學(xué)習(xí)中的一種重要方法，它基于時間差值來更新價值函數(shù)。2在線學(xué)習(xí)TD學(xué)習(xí)可以利用當(dāng)前狀態(tài)和下一步狀態(tài)的獎勵信息，在線更新價值函數(shù)，不需要完整的軌跡數(shù)據(jù)。3效率更高與蒙特卡羅方法相比，TD學(xué)習(xí)在效率和收斂性方面都具有優(yōu)勢，它可以更快地學(xué)習(xí)到最佳策略。10.SARSA算法算法原理SARSA算法是基于策略迭代的強化學(xué)習(xí)算法，用于學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。它利用狀態(tài)-動作-獎勵-下一狀態(tài)-下一動作(SARSA)五元組來更新策略，并使用時序差分學(xué)習(xí)方法來估計狀態(tài)值函數(shù)。更新規(guī)則SARSA算法的更新規(guī)則如下：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γQ(s',a')-Q(s,a)]特點SARSA算法的特點是“在線學(xué)習(xí)”，即在學(xué)習(xí)過程中使用當(dāng)前策略進(jìn)行探索，并根據(jù)探索結(jié)果更新策略。它是一種“on-policy”算法，即學(xué)習(xí)到的策略與探索策略相同。應(yīng)用場景SARSA算法廣泛應(yīng)用于各種強化學(xué)習(xí)問題，例如機(jī)器人控制、游戲AI和推薦系統(tǒng)。它能夠有效地學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，并適應(yīng)各種環(huán)境的變化。Q-Learning算法1Q值估計在某個狀態(tài)下執(zhí)行某個動作的價值2貝爾曼方程更新Q值3最大化選擇價值最高的動作4策略根據(jù)Q值選擇動作Q-Learning算法是一個基于價值的強化學(xué)習(xí)算法，它通過學(xué)習(xí)狀態(tài)-動作對的價值函數(shù)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。Q-Learning算法使用貝爾曼方程來更新Q值，并通過選擇具有最大Q值的動作來實現(xiàn)策略改進(jìn)。Q-Learning算法是一種無模型的算法，不需要環(huán)境的動態(tài)模型。它可以用于各種強化學(xué)習(xí)問題，例如游戲、機(jī)器人控制和推薦系統(tǒng)。Q-Learning算法在實際應(yīng)用中取得了顯著成果，并被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。12.策略梯度策略梯度策略梯度方法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過調(diào)整參數(shù)來最大化累計獎勵。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)復(fù)雜的策略函數(shù)，并通過梯度下降法進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)驅(qū)動策略梯度方法依賴于大量數(shù)據(jù)樣本，用于估計策略梯度并更新策略參數(shù)。13.Actor-Critic架構(gòu)優(yōu)勢結(jié)合了策略梯度和價值函數(shù)的優(yōu)點，可以有效地學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。通過對狀態(tài)值和策略的聯(lián)合估計，Actor-Critic架構(gòu)在性能上取得了顯著提升。運作方式Actor網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)策略，而Critic網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)評估策略的價值。這兩個網(wǎng)絡(luò)相互協(xié)作，共同優(yōu)化策略，從而達(dá)到最大化獎勵的目標(biāo)。應(yīng)用領(lǐng)域Actor-Critic架構(gòu)在各種強化學(xué)習(xí)任務(wù)中取得了成功，包括游戲、機(jī)器人控制和推薦系統(tǒng)。深度強化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度強化學(xué)習(xí)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似價值函數(shù)或策略。算法常見的深度強化學(xué)習(xí)算法包括DQN、A3C、DDPG等。應(yīng)用深度強化學(xué)習(xí)在游戲、機(jī)器人、自動駕駛等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。15.DQN算法11.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DQN使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似價值函數(shù)，從而解決高維狀態(tài)空間問題。22.經(jīng)驗回放使用經(jīng)驗回放機(jī)制，將歷史經(jīng)驗存儲并隨機(jī)采樣，提高數(shù)據(jù)利用率，減少數(shù)據(jù)相關(guān)性。33.目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)采用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，使目標(biāo)值更加穩(wěn)定，避免更新過程中出現(xiàn)震蕩。44.離散動作空間DQN最初設(shè)計用于離散動作空間，適用于游戲等場景。16.A3C算法異步優(yōu)勢演員-評論家A3C算法是一種結(jié)合了優(yōu)勢演員-評論家方法和異步更新的強化學(xué)習(xí)算法。它允許多個代理并行地與環(huán)境交互，并將它們的經(jīng)驗用于更新共享的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。17.DDPG算法連續(xù)動作空間DDPG適用于具有連續(xù)動作空間的強化學(xué)習(xí)問題。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來近似價值函數(shù)和策略函數(shù)。經(jīng)驗回放存儲過去的經(jīng)驗，并從中隨機(jī)采樣進(jìn)行訓(xùn)練。目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)使用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)來穩(wěn)定學(xué)習(xí)過程。多智能體強化學(xué)習(xí)多個智能體相互作用多智能體強化學(xué)習(xí)涉及多個智能體在共享環(huán)境中學(xué)習(xí)，它們之間的相互作用影響每個智能體的獎勵和決策。協(xié)同與競爭智能體可以協(xié)同合作以實現(xiàn)共同目標(biāo)，也可以為了自身利益而競爭，導(dǎo)致復(fù)雜的動態(tài)平衡。挑戰(zhàn)與機(jī)遇多智能體強化學(xué)習(xí)面臨著協(xié)調(diào)、溝通和合作的挑戰(zhàn)，但也提供了探索復(fù)雜系統(tǒng)和群體智能的新機(jī)會。19.聯(lián)合優(yōu)化協(xié)同學(xué)習(xí)多個智能體通過合作學(xué)習(xí)來提升整體性能，可以更高效地解決復(fù)雜問題。例如，在交通控制系統(tǒng)中，多個智能體可以協(xié)同優(yōu)化交通流量，提高道路效率。多目標(biāo)優(yōu)化在多個目標(biāo)之間進(jìn)行權(quán)衡，找到最佳的解決方案，例如，機(jī)器人同時要考慮移動速度和能量消耗。聯(lián)合優(yōu)化可以幫助解決現(xiàn)實世界中的許多實際問題，例如，自動駕駛、智能家居、工業(yè)生產(chǎn)等。20.對抗性訓(xùn)練11.生成對抗網(wǎng)絡(luò)對抗性訓(xùn)練中，兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互競爭，一個生成器試圖生成逼真的數(shù)據(jù)，另一個判別器試圖區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。22.強化學(xué)習(xí)應(yīng)用對抗性訓(xùn)練可以應(yīng)用于強化學(xué)習(xí)，例如，訓(xùn)練一個對抗性網(wǎng)絡(luò)來生成環(huán)境中的狀態(tài)，以提高智能體的學(xué)習(xí)能力。33.優(yōu)勢和劣勢對抗性訓(xùn)練可以提高模型的魯棒性和泛化能力，但也可能導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定或生成不真實的數(shù)據(jù)。22.遷移學(xué)習(xí)知識遷移將從一個任務(wù)中學(xué)到的知識應(yīng)用到另一個相關(guān)但不同的任務(wù)中。提高學(xué)習(xí)效率通過利用先前學(xué)習(xí)的知識來加速新任務(wù)的學(xué)習(xí)過程。解決數(shù)據(jù)稀缺問題在數(shù)據(jù)有限的情況下，利用其他領(lǐng)域或任務(wù)的知識來提高模型性能。應(yīng)用場景廣泛遷移學(xué)習(xí)在自然語言處理、計算機(jī)視覺、機(jī)器人等領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。22.元強化學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)優(yōu)化算法元強化學(xué)習(xí)通過訓(xùn)練元控制器來優(yōu)化強化學(xué)習(xí)算法的參數(shù)和超參數(shù)，提升學(xué)習(xí)效率和性能。自適應(yīng)學(xué)習(xí)元控制器根據(jù)不同的任務(wù)和環(huán)境自動調(diào)整強化學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)，提高泛化能力。提高學(xué)習(xí)效率元強化學(xué)習(xí)可以加速強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程，使其更快地找到最優(yōu)策略，提高學(xué)習(xí)效率。強化學(xué)習(xí)在工業(yè)中的應(yīng)用強化學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，從機(jī)器人控制到生產(chǎn)優(yōu)化。例如，強化學(xué)習(xí)可以用來優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。此外，強化學(xué)習(xí)還可以用來訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)，例如在倉庫中搬運貨物。挑戰(zhàn)與前景挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏性是強化學(xué)習(xí)面臨的一大挑戰(zhàn)。由于現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)獲取成本較高，訓(xùn)練強化學(xué)習(xí)模型需要大量數(shù)據(jù)，而現(xiàn)實世界中往往難以獲得足夠的數(shù)據(jù)來滿足訓(xùn)練需求。前景強化學(xué)習(xí)在未來具有廣闊的應(yīng)用前景。它有望在機(jī)器人、游戲、醫(yī)療保健、金融等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性進(jìn)展。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，強化學(xué)習(xí)將能夠解決更多復(fù)雜問題，并創(chuàng)造更大的價值。參考文獻(xiàn)本演示文稿的主題是強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和原理，涉及多個領(lǐng)域，包括但不限于：機(jī)器學(xué)習(xí)，控制理論，優(yōu)化，概率論等。以下列出了本演示文稿中參考的文獻(xiàn)，您可以根據(jù)自己的需要進(jìn)行參考。RichardS.SuttonandAndrewG.Barto.ReinforcementLearning:AnIntroduction.MITPress,2018.DavidSilver.DeepReinforcementLearning.UniversityofCambridge,2015.SergeyLevine.ReinforcementLearningandControl.Univers