《RL更新原理讲解》课件

RL更新原理讲解强化学习(RL)是一种机器学习方法，让智能体通过与环境互动，学习最佳策略。RL更新原理是核心概念，决定智能体如何根据经验改善策略。强化学习简介机器学习分支强化学习是机器学习的一个分支，关注智能体如何在与环境交互过程中学习最优策略。环境交互智能体通过与环境交互获取经验，并利用这些经验改进其行为。奖励机制智能体通过接收环境反馈的奖励信号来评估其行为的好坏。最优策略强化学习的目标是找到一个最优策略，使智能体在与环境交互过程中获得最大累积奖励。2.马尔可夫决策过程状态描述环境的当前情况，例如游戏中的分数、棋盘布局等。动作代理可以在特定状态下执行的操作，例如在游戏中选择移动方向。奖励代理执行动作后获得的即时反馈，例如赢得游戏得分。状态转移概率执行特定动作后，环境从当前状态转移到下一个状态的概率。3.策略评估与改进1策略评估策略评估指的是估计当前策略的价值函数。2策略改进策略改进指的是根据策略评估得到的价值函数来改进策略。3迭代过程策略评估和策略改进交替进行，直到找到最优策略。4.价值函数定义价值函数用来衡量某个状态或状态-动作对的长期价值。它表示从该状态或状态-动作对开始，采取最优策略能够获得的期望累计奖励。类型状态价值函数：表示从特定状态开始，采取最优策略所能获得的预期累积奖励。动作价值函数：表示从特定状态-动作对开始，采取最优策略所能获得的预期累积奖励。贝尔曼方程基础方程贝尔曼方程是强化学习的核心概念，它是状态价值函数和动作价值函数的递推公式。动态规划贝尔曼方程可以用于动态规划算法，通过迭代计算，最终得到最佳策略。算法基础贝尔曼方程是许多强化学习算法的基础，例如值迭代、策略迭代等。6.动态规划动态规划的定义动态规划是一种将复杂问题分解成更小、更容易解决的子问题的方法。状态转移方程动态规划依赖于状态转移方程，该方程定义了如何根据子问题的解计算更大问题的解。递推计算动态规划通过自下而上的方式，从最小子问题开始，逐渐计算出更大问题的解。记忆化动态规划使用一个表来存储子问题的解，以避免重复计算，提高效率。7.蒙特卡罗方法1完整轨迹基于完整情节的统计估计2平均回报计算多条轨迹的平均值3收敛随着轨迹数量增加，估计值收敛蒙特卡罗方法利用大量随机样本模拟真实环境，估计状态价值函数。该方法依赖于完整情节，并通过计算平均回报来逼近真实值。随着模拟轨迹数量的增加，蒙特卡罗方法的估计值逐渐收敛到真实值。8.时序差分1TD(0)基于一步预测误差更新价值函数2TD(λ)综合多个时间步的预测误差3EligibilityTraces跟踪状态对更新的影响时序差分学习（TD学习）是一种重要的强化学习方法，它利用状态和动作的预测误差来更新价值函数。TD学习的核心思想是通过预测未来奖励的差异来改进对当前状态价值的估计。9.TD学习1基于时间差TD学习是强化学习中的一种重要方法，它基于时间差值来更新价值函数。2在线学习TD学习可以利用当前状态和下一步状态的奖励信息，在线更新价值函数，不需要完整的轨迹数据。3效率更高与蒙特卡罗方法相比，TD学习在效率和收敛性方面都具有优势，它可以更快地学习到最佳策略。10.SARSA算法算法原理SARSA算法是基于策略迭代的强化学习算法，用于学习最优策略。它利用状态-动作-奖励-下一状态-下一动作(SARSA)五元组来更新策略，并使用时序差分学习方法来估计状态值函数。更新规则SARSA算法的更新规则如下：Q(s,a)←Q(s,a)+α[r+γQ(s',a')-Q(s,a)]特点SARSA算法的特点是“在线学习”，即在学习过程中使用当前策略进行探索，并根据探索结果更新策略。它是一种“on-policy”算法，即学习到的策略与探索策略相同。应用场景SARSA算法广泛应用于各种强化学习问题，例如机器人控制、游戏AI和推荐系统。它能够有效地学习最优策略，并适应各种环境的变化。Q-Learning算法1Q值估计在某个状态下执行某个动作的价值2贝尔曼方程更新Q值3最大化选择价值最高的动作4策略根据Q值选择动作Q-Learning算法是一个基于价值的强化学习算法，它通过学习状态-动作对的价值函数来学习最优策略。Q-Learning算法使用贝尔曼方程来更新Q值，并通过选择具有最大Q值的动作来实现策略改进。Q-Learning算法是一种无模型的算法，不需要环境的动态模型。它可以用于各种强化学习问题，例如游戏、机器人控制和推荐系统。Q-Learning算法在实际应用中取得了显著成果，并被广泛应用于各种领域。12.策略梯度策略梯度策略梯度方法直接优化策略函数，通过调整参数来最大化累计奖励。神经网络神经网络可以学习复杂的策略函数，并通过梯度下降法进行优化。数据驱动策略梯度方法依赖于大量数据样本，用于估计策略梯度并更新策略参数。13.Actor-Critic架构优势结合了策略梯度和价值函数的优点，可以有效地学习最优策略。通过对状态值和策略的联合估计，Actor-Critic架构在性能上取得了显著提升。运作方式Actor网络负责学习策略，而Critic网络则负责评估策略的价值。这两个网络相互协作，共同优化策略，从而达到最大化奖励的目标。应用领域Actor-Critic架构在各种强化学习任务中取得了成功，包括游戏、机器人控制和推荐系统。深度强化学习神经网络深度强化学习利用神经网络来近似价值函数或策略。算法常见的深度强化学习算法包括DQN、A3C、DDPG等。应用深度强化学习在游戏、机器人、自动驾驶等领域应用广泛。15.DQN算法11.深度神经网络DQN使用深度神经网络来近似价值函数，从而解决高维状态空间问题。22.经验回放使用经验回放机制，将历史经验存储并随机采样，提高数据利用率，减少数据相关性。33.目标网络采用目标网络，使目标值更加稳定，避免更新过程中出现震荡。44.离散动作空间DQN最初设计用于离散动作空间，适用于游戏等场景。16.A3C算法异步优势演员-评论家A3C算法是一种结合了优势演员-评论家方法和异步更新的强化学习算法。它允许多个代理并行地与环境交互，并将它们的经验用于更新共享的神经网络。17.DDPG算法连续动作空间DDPG适用于具有连续动作空间的强化学习问题。深度神经网络使用深度神经网络来近似价值函数和策略函数。经验回放存储过去的经验，并从中随机采样进行训练。目标网络使用目标网络来稳定学习过程。多智能体强化学习多个智能体相互作用多智能体强化学习涉及多个智能体在共享环境中学习，它们之间的相互作用影响每个智能体的奖励和决策。协同与竞争智能体可以协同合作以实现共同目标，也可以为了自身利益而竞争，导致复杂的动态平衡。挑战与机遇多智能体强化学习面临着协调、沟通和合作的挑战，但也提供了探索复杂系统和群体智能的新机会。19.联合优化协同学习多个智能体通过合作学习来提升整体性能，可以更高效地解决复杂问题。例如，在交通控制系统中，多个智能体可以协同优化交通流量，提高道路效率。多目标优化在多个目标之间进行权衡，找到最佳的解决方案，例如，机器人同时要考虑移动速度和能量消耗。联合优化可以帮助解决现实世界中的许多实际问题，例如，自动驾驶、智能家居、工业生产等。20.对抗性训练11.生成对抗网络对抗性训练中，两个神经网络相互竞争，一个生成器试图生成逼真的数据，另一个判别器试图区分真实数据和生成数据。22.强化学习应用对抗性训练可以应用于强化学习，例如，训练一个对抗性网络来生成环境中的状态，以提高智能体的学习能力。33.优势和劣势对抗性训练可以提高模型的鲁棒性和泛化能力，但也可能导致训练不稳定或生成不真实的数据。22.迁移学习知识迁移将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关但不同的任务中。提高学习效率通过利用先前学习的知识来加速新任务的学习过程。解决数据稀缺问题在数据有限的情况下，利用其他领域或任务的知识来提高模型性能。应用场景广泛迁移学习在自然语言处理、计算机视觉、机器人等领域都有广泛应用。22.元强化学习学习优化算法元强化学习通过训练元控制器来优化强化学习算法的参数和超参数，提升学习效率和性能。自适应学习元控制器根据不同的任务和环境自动调整强化学习算法，实现自适应学习，提高泛化能力。提高学习效率元强化学习可以加速强化学习的训练过程，使其更快地找到最优策略，提高学习效率。强化学习在工业中的应用强化学习在工业领域有着广泛的应用，从机器人控制到生产优化。例如，强化学习可以用来优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。此外，强化学习还可以用来训练机器人完成复杂的任务，例如在仓库中搬运货物。挑战与前景挑战数据稀疏性是强化学习面临的一大挑战。由于现实世界中数据获取成本较高，训练强化学习模型需要大量数据，而现实世界中往往难以获得足够的数据来满足训练需求。前景强化学习在未来具有广阔的应用前景。它有望在机器人、游戏、医疗保健、金融等领域实现突破性进展。随着技术的不断进步，强化学习将能够解决更多复杂问题，并创造更大的价值。参考文献本演示文稿的主题是强化学习的基础知识和原理，涉及多个领域，包括但不限于：机器学习，控制理论，优化，概率论等。以下列出了本演示文稿中参考的文献，您可以根据自己的需要进行参考。RichardS.SuttonandAndrewG.Barto.ReinforcementLearning:AnIntroduction.MITPress,2018.DavidSilver.DeepReinforcementLearning.UniversityofCambridge,2015.SergeyLevine.ReinforcementLearningandControl.Univers