《深度學(xué)習(xí)課件：RL更新原理詳解》

深度學(xué)習(xí)課件：RL更新原理詳解本課程旨在詳細(xì)講解強化學(xué)習(xí)(RL)更新原理，幫助您深入理解RL背后的機制，并為構(gòu)建更強大的RL模型打下堅實基礎(chǔ)。課程概述課程介紹強化學(xué)習(xí)基本概念，并著重講解RL更新算法，包括動態(tài)規(guī)劃、時間差分學(xué)習(xí)、蒙特卡洛方法等。同時涵蓋DeepQ-Network、Actor-Critic、策略梯度等深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)，并探討RL在實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和最新發(fā)展趨勢。強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識Agent智能體，執(zhí)行動作并與環(huán)境交互。Environment環(huán)境，Agent所處的外部世界，提供狀態(tài)并對動作做出反饋。Reward獎勵，Agent采取行動后得到的反饋，用來評價行動的好壞。State狀態(tài)，Agent所處的環(huán)境狀態(tài)，反映環(huán)境的當(dāng)前情況。Action動作，Agent可以采取的行動，用來改變環(huán)境狀態(tài)。強化學(xué)習(xí)中的動態(tài)規(guī)劃1動態(tài)規(guī)劃是一種解決多階段決策問題的方法。2在RL中，動態(tài)規(guī)劃用于計算最優(yōu)策略和價值函數(shù)。3需要知道環(huán)境的完整狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。Markov決策過程Markov性當(dāng)前狀態(tài)只依賴于上一個狀態(tài)。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率從一個狀態(tài)到另一個狀態(tài)的概率。獎勵函數(shù)定義在狀態(tài)和動作對上的獎勵值。貝爾曼方程1狀態(tài)值函數(shù)2動作值函數(shù)3貝爾曼方程將價值函數(shù)與獎勵和下一狀態(tài)聯(lián)系起來。價值函數(shù)狀態(tài)值函數(shù)衡量從某個狀態(tài)開始的預(yù)期累計獎勵。動作值函數(shù)衡量從某個狀態(tài)采取某個動作的預(yù)期累計獎勵。策略評估1策略評估計算給定策略下的狀態(tài)值函數(shù)。2迭代法通過不斷更新值函數(shù)，直到收斂。3貝爾曼方程作為迭代更新的依據(jù)。策略改進(jìn)1貪婪策略2策略改進(jìn)定理通過選擇具有更高動作值的動作來改進(jìn)策略。策略迭代交替進(jìn)行策略評估和策略改進(jìn)。直到找到最優(yōu)策略。時間差分學(xué)習(xí)TD學(xué)習(xí)從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，不需要知道環(huán)境模型。TD誤差估計值與真實值之間的差異，用于更新值函數(shù)。TD(0)算法TD(0)只使用當(dāng)前獎勵和下一個狀態(tài)來更新值函數(shù)。在線學(xué)習(xí)在與環(huán)境交互過程中不斷學(xué)習(xí)。SARSA算法1使用當(dāng)前狀態(tài)、動作、獎勵、下一個狀態(tài)和下一個動作來更新Q值。2用于學(xué)習(xí)策略，即選擇動作的規(guī)則。Q-Learning算法使用當(dāng)前狀態(tài)、動作和獎勵來更新Q值。與SARSA不同，它選擇下一個動作時不考慮當(dāng)前策略。蒙特卡洛方法經(jīng)驗回放存儲過去的經(jīng)驗，并在學(xué)習(xí)過程中隨機采樣。幫助提高學(xué)習(xí)效率，解決數(shù)據(jù)相關(guān)性問題。DeepQ-Network1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2Q值估計使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計動作值函數(shù)。優(yōu)勢函數(shù)1優(yōu)勢函數(shù)2狀態(tài)值函數(shù)3動作值函數(shù)衡量某個動作相對于平均動作的優(yōu)勢。Actor-Critic模型Actor負(fù)責(zé)選擇動作。Critic負(fù)責(zé)評估動作價值。策略梯度定理1策略梯度衡量策略變化對預(yù)期獎勵的影響。2梯度下降通過更新策略參數(shù)，最大化預(yù)期獎勵。REINFORCE算法REINFORCE基于策略梯度，通過獎勵信號來更新策略。PPO算法近端策略優(yōu)化使用KL散度限制策略更新幅度。穩(wěn)定性提高算法的穩(wěn)定性和收斂性。A3C算法異步優(yōu)勢Actor-Critic算法，將多個Agent并行學(xué)習(xí)。提高學(xué)習(xí)效率，加速訓(xùn)練過程。更新規(guī)則導(dǎo)數(shù)1使用導(dǎo)數(shù)來計算更新規(guī)則。2根據(jù)梯度方向更新參數(shù)，最大化目標(biāo)函數(shù)。梯度下降更新1學(xué)習(xí)率2梯度指明參數(shù)調(diào)整的方向。與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合深度學(xué)習(xí)提供強大的特征提取能力。強化學(xué)習(xí)提供高效的決策能力。常見應(yīng)用場景最新發(fā)展趨勢多智能體強化學(xué)習(xí)多個智能體協(xié)同學(xué)習(xí)，解決復(fù)雜問題。人類反饋強化學(xué)習(xí)利用人類的反饋來指導(dǎo)機器學(xué)習(xí)。總結(jié)與展望回顧本課程系統(tǒng)介紹了RL更新原理，包括動態(tài)規(guī)劃、TD學(xué)習(xí)、蒙特卡洛