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确定性策略梯度相对于随机策略梯度的优势是什么？

确定性策略梯度相对于随机策略梯度的优势在于以下几个方面：

收敛性：确定性策略梯度通常比随机策略梯度更容易收敛到较优解。由于确定性策略梯度产生的动作序列是确定的，因此可以更好地利用历史经验进行学习，减少了随机性带来的不确定性，从而提高了算法的稳定性和收敛速度。
采样效率：确定性策略梯度相对于随机策略梯度具有更高的采样效率。由于确定性策略梯度生成的动作序列是确定的，因此可以避免对每个动作进行采样，减少了采样的开销，提高了算法的效率。
探索与利用的平衡：确定性策略梯度可以更好地平衡探索和利用。随机策略梯度通常会引入一定的随机性来探索未知的动作空间，但这也会增加算法的不确定性。相比之下，确定性策略梯度可以在一定程度上减少不确定性，更加专注于利用已知的经验，从而更好地平衡了探索和利用的关系。
实时性：确定性策略梯度通常具有更好的实时性。由于确定性策略梯度生成的动作序列是确定的，因此可以更快地响应环境的变化，适用于需要实时决策的场景，如机器人控制、自动驾驶等。

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学界 | 策略梯度下降过时了，OpenAI 拿出一种新的策略优化算法PPO

它要学习走、跑、转弯来尝试接近球型的、随机移动的目标；环境中还有一个会撞机器人的小球给它增大难度，所以它还要学会受到撞击以后恢复平衡，甚至被撞倒以后重新站起来。...现有算法近期的策略梯度的一类方法让深度神经网络在控制任务中取得了明显进步，电脑游戏、三维运动、围棋都是很好的例子。...但是用策略梯度的方法取得好的结果也有一些难度，因为这类方法对迭代步骤数非常敏感：如果选得太小，训练过程就会慢得令人绝望；如果选得太大，反馈信号就会淹没在噪声中，甚至有可能让模型表现雪崩式地下降。...PPO 在监督学习中，实现损失函数、在上面做梯度下降都很容易，而且基本上不费什么功夫调节超参数就肯定能够得到很好的结果。...信任区域更新的功能就可以通过这种目标函数得到实现，它与随机梯度下降兼容，而且移除了Kullback–Leibler 惩罚项及它的自适应升级功能差，从而简化了算法。

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增强式学习核心算法:基于策略的梯度下降法

本节我们研究一种叫基于策略的学习法。假设在一个模拟环境中，Agent有5种选择，如果它没有学习能力，那么无论环境如何变化，它都只会在5种选择中随意选择一种。...如果代码中的Player拥有学习能力的话，它就能从反馈中发现每种选择的好坏，例如它会发现自己选择1多的时候负反馈也多，选5多的时候正反馈也多，于是它就会主动增加选择5的几率。...代码中的player可以基于如下政策调整比率。首先随机选择，然后根据结果调整。...我们已经知道，在神经网络中，我们通过修改连接链路的权重来改进网络的输出结果，链路的修改方法就是梯度下降法。...以前我们总是修改权重，使得网络的输出与给定结果尽可能的接近，现在不一样，我们要在给定策略条件下，通过分析当前棋盘情况去修改链路权重，这种做法就叫基于政策的梯度下降法。

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Q-learning也有不行的时候，策略梯度算法闪亮登场

标准做法叫做策略梯度(policy gradient)。这个方法的核心在于它有一个可以从连续空间抽取的动作的策略。现在主流的方法是用神经网络来表示策略。...假如你学习到的策略偶尔会取得很高的分数，但是大部分时候表现却很差，这时候我们不能因为一两次表现好就认为我们已经学习到了很好的策略。所以我们的目标要设定成奖励的期望。...当我们需要优化这个奖励期望的时候，一般而言对于同一个参数下面的策略，我们要多跑几次游戏来收集比较多的数据来做一次策略的参数更新。...策略梯度算法的最大贡献在于它提供了一个可以处理连续动作空间的方法，这个方法在一些控制问题上取得了很好的成绩，比如下面这个游戏 ? 这个游戏是控制一个小人的身体躯干的动作让它完成直立行走。...很显然小人的躯干还是很多的，而且动作都是连续的，所以用Q-learning算法很难取得比较好的效果。而策略梯度算法却可以让小人成功行走起来。

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Policy Gradient——一种不以loss来反向传播的策略梯度方法

目录 1.前言2.核心算法3.Add a Baseline4.总结 1.前言这次介绍的基于策略梯度的Policy Gradient的算法属实比之前的算法没那么好理解，笔者看完莫烦教程之后还是有许多细节没搞懂...而一个完整的策略τ代表的是一整个回合中，对于每个状态下所采取的的动作所构成的序列，而每个回合episode中每个动作的回报和等于一个回合的回报值 ? ?...得到奖励的数学期望后我们要做的自然就是max这个奖励的数学期望，如何做呢，就是Gradient Asent(注意是梯度上升不是梯度下降)这个期望。...后面那项的梯度由于概率中我们只能控制之前我们说过跟actor有关的部分，所以后面那项就可以简化为： ? 所以最后整个式子就可以化为： ?...可以实现随机化策略某种情况下，价值函数可能比较难以计算，而策略函数容易缺点：通常收敛到局部最优而非全局最优评估一个策略通常低效（这个过程可能慢，但是具有更高的可变性，其中也会出现很多并不有效的尝试

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观点 | 对比梯度下降与进化策略，神经进化会成为深度学习的未来吗？

概览这是否意味着，在不久的将来，有监督、无监督和 RL 应用中的所有 DNN 都会采用神经进化的方法来优化呢？神经进化是深度学习的未来吗？神经进化究竟是什么？...梯度下降的总体思路如下： - 假设你在法国巴黎，要去德国柏林。这时候欧洲就是优化曲面，巴黎是随机的起点，柏林是最大或最小值的所在位置。 - 由于没有地图，你随机问陌生人去柏林的方向。...有的人知道柏林在哪儿，有的人不知道，尽管多数时候你的方向正确，有时也可能走错方向。不过，只要指对路的陌生人比指错路的多，你应该能到达柏林（即，随机梯度下降或小批量梯度下降）。...文章中的插图生动表现了如何用 ES 规避梯度下降中遇到的一些问题（例如，陷入局部最优）。本质上讲，进化策略执行的是梯度逼近。...能够计算真实梯度的问题中，采用真实梯度固然好，而只能计算较差的梯度近似值并且需要探索优化曲面（例如强化学习问题）时，进化策略可能更有希望。

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策略梯度搜索：不使用搜索树的在线规划和专家迭代 | 技术头条

作者提出了一种替代性的基于模拟的搜索方法，即策略梯度搜索（PGS），该方法通过策略梯度更新在线调整神经网络模拟策略，避免了对搜索树的需求。...在动作空间很大时，可以使用先前策略来降低弱动作的影响，从而减少有效分支树。随机转换更难以处理，因为先前的策略不能用于减少偶然节点处的分支因子。相比之下，蒙特卡罗搜索（MCS）算法没有这样的要求。...Policy Gradient Search 策略梯度搜索通过应用无模型的强化学习算法来适应蒙特卡罗搜索中的模拟过程。作者假设提供先验策略π和先验值函数V，并在完整MDP上训练。...MCTS已经是一种自我对弈强化学习方法，但不能直接使其适应函数逼近，因为UCT公式依赖于基于访问量的探索规则。作者使用策略梯度强化学习方法来训练模拟策略。...这项工作中提出的结果主要关注Hex的确定性和离散动作空间域。这使得模型的效果可以与MCTS直接比较，但PGS最激动人心的潜在应用是MCTS不易使用的问题，例如随机状态转换或连续动作空间的问题。

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强化学习从基础到进阶-案例与实践：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）

强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）强化学习全系列超详细算法码源见文章顶部 1 策略梯度算法如图 5.1 所示...但实际上 R(\tau) 并不只是一个标量（scalar），它是一个随机变量，因为演员在给定同样的状态下会采取什么样的动作，这是有随机性的。...图 5.9 自动求梯度 2 策略梯度实现技巧下面我们介绍一些在实现策略梯度时可以使用的技巧。 2.1 技巧 1：添加基线第一个技巧：添加基线（baseline）。...假设我们直接使用式(5.5)，在训练的时候告诉模型，不管是什么动作，都应该要把它的概率提升。...图 5.18 策略梯度损失如图 5.19 所示，实际上我们在计算策略梯度损失的时候，要先对实际执行的动作取独热向量，再获取神经网络预测的动作概率，将它们相乘，我们就可以得到 \log \pi(a_t

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Actor Critic——一个融合基于策略梯度和基于值优点的强化学习算法

原来Actor Critic中的Critic的前生是Q-Learning或其他的以值为基础的学习法，能进行单步更新，而传统的Policy Gradients则是回合更新，这降低了学习效率。...Actor基于概率选行为，Critic基于Actor的行为评判行为评判行为的得分，Actor根据Critic的评分修改选行为的概率。...优势:可以进行单步更新，比传统的Policy Gradient要快。劣势：取决于Critic价值判断，但是Critic难收敛，再加上Actor的更新，就更难收敛。...为了解决收敛问题，DeepMind团队融合了DQN的优势，解决了收敛难的问题。下面是基于Actor Critic的Gym Cartpole实验： ?...这套算法是在普通的Policy Gradient的基础上修改的，如果对Policy Gradient算法那不了解的可以看一下我之前的文章。

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在RTX 4090被限制的时代下，让大模型使用RLHF更高效的方法来了

确定性转移（deterministic transitions）：上下文确定性依赖于过去的标记和当前生成的标记。 3....ReMax 是针对 RLHF 设计的算法，PPO 则是为通用 RL 设计的算法方法 ReMax ReMax 算法基于一个古老的策略梯度算法 REINFORCE，REINFORCE 使用的策略梯度估计器如下图所示...然而，由于策略的随机性， REINFORCE梯度估计器存在高方差问题（在Richard Sutton的RL书里有指出），这一问题会影响模型训练的有效性，因此REINFORCE在RLHF任务中的效果较差，...ReMax 算法流程理论保证我们证明了 ReMax 使用的梯度估计器仍然是真实策略梯度的一个无偏估计器。详细理论介绍见论文。算法优点 ReMax 的核心部分可以用 6 行代码来实现。...在经典的 NLP 任务（文本续写）上，ReMax 相比 PPO 实现了 2.2 倍加速总结最后，我们从实验中简要总结了 ReMax 相对于 PPO 的主要优势。

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.distributions

译者：hijkzzz distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数. 这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器....REINFORCE通常被视为强化学习中策略梯度方法的基础, 并且pathwise derivative估计器常见于变分自动编码器中的重新参数化技巧....得分函数当概率密度函数相对于其参数可微分时, 我们只需要sample()和log_prob()来实现REINFORCE: 是参数, 是学习速率, 是奖励并且是在状态...以及给定策略执行动作的概率..../策略梯度的另一种方法是使用来自rsample()方法的重新参数化技巧, 其中参数化随机变量可以通过无参数随机变量的参数确定性函数构造.

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强化学习算法TD3论文的翻译与解读：延迟学习、软更新、策略噪声、梯度截取

对连续动作进行控制的确定性策略梯度算法 DPG 也存在 Q 值高估的问题。此外，我们发现的离散动作进行控制的双 Q 学习中普遍存在的解决方案在 AC 框架中无效。...我们将这些修改应用到 DDPG（深度确定性策略梯度）算法上，然后把它称为 TD3 算法（双延迟深度确定性策略梯度 TDDD Twin Delayed Deep Deterministic Policy...在 AC 框架中，策略函数（也被称为 Actor）通过确定性的策略梯度算法进行策略更新： \nabla_{\phi} J(\phi) = \mathbb{E}_{s \sim p_{\pi}} \big...此外，每一次梯度更新只是相对于小批次的更新来说其误差有所减少，而小批次更新的误差大小是没有保证的（译者注：因此这样子做不能保证得到更小的误差）。 5.2....对双 Q 值学习的梯度进行截取其算法也能收敛的证明（在符合 MDP 马尔科夫连续决策过程的情况下） B. 确定性策略梯度中的高估偏差 C. D. E. F.

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