" role="presentation" style="position: relative;"> τ $\tau$$\tau$
我們有

$$\begin{equation} p_{\theta}({\tau}) = p(s_1) \prod\limits_{t=1}^{T}p_{\theta}(a_t|s_t)p(s_{t+1}|s_t,a_t) \end{equation}$$
這個式子中用到了馬氏性，認為一個狀態只與與之相鄰的前一個狀態有關。
其中 $\theta$是策略的引數，一個策略完全由其引數決定。在實際應用中，這種關係是由神經網路刻畫的。
在定義了一條取樣軌跡的概率之後，我們來定義期望回報：
$$\begin{equation} \bar R_{\theta}= \sum_{\tau}R(\tau)p_{\theta}(\tau) = E_{\tau\sim p_{\theta}(\tau)}[R(\tau)] \end{equation}$$
其中 $R_t= \sum\limits_{t=1}^{T}r_t$
過程如下圖所示，

得到期望回報關於策略的表示式之後，我們的目標變得非常明確了，我們只需要優化這個函式，使之最大化即可。我們可以使用最常用的梯度下降的方法。
注意到：

∇R¯θ=∑τR(τ)∇pθ(τ)=∑τR(τ)pθ(τ)∇pθ(τ)pθ(τ)=Eτ∼pθ(τ)[R(τ)∇logpθ(τ)]=1/N∑n=1NR(τn)∇logpθ(τn)=1N∑n=1N∑t=1TnR(τn)∇logpθ(ant|snt)(3981)(3982)(3983)(3984)(3985) $$ (3981) ∇ R ¯ θ = ∑ τ R ( τ ) ∇ p θ ( τ ) (3982) = ∑ τ R ( τ ) p θ ( τ ) ∇ p θ ( τ ) p θ ( τ ) (3983) = E τ ∼ p θ ( τ ) [ R ( τ ) ∇ l o g p θ ( τ ) ] (3984) = 1 / N ∑ n = 1 N R ( τ n ) ∇ l o g p θ ( τ n ) (3985) = 1 N ∑ n = 1 相關推薦 強化學習——基於策略梯度的強化學習演算法 在前面的章節裡，我們已經學習了基於值函式的強化學習演算法，他的核心思想是利用當前的策略 π π \pi與環境進行互動，得到資料之後，利用得到的資訊來更新值函式，得到一個新的值函式之後，我們可以利 強化學習(十三) 策略梯度(Policy Gradient) 　　　　在前面講到的DQN系列強化學習演算法中，我們主要對價值函式進行了近似表示，基於價值來學習。這種Value Based強化學習方法在很多領域都得到比較好的應用，但是Value Based強化學習方法也有很多侷限性，因此在另一些場景下我們需要其他的方法，比如本篇討論的策略梯度(Policy Gradien 強化學習之策略梯度(Policy Gradient) 1、什麼是 Policy Gradients 策略梯度的基本思想，就是直接根據狀態輸出動作或者動作的概率。那麼怎麼輸出呢，最簡單 深度學習中的梯度下降優化演算法綜述 1 簡介 梯度下降演算法是最常用的神經網路優化演算法。常見的深度學習庫也都包含了多種演算法進行梯度下降的優化。但是，一般情況下，大家都是把梯度下降系列演算法當作是一個用於進行優化的黑盒子，不瞭解它們的優勢和劣勢。 本文旨在幫助讀者構建各種優化演算法的直觀理解，以幫助你在訓練神經網 推薦系統學習--基於item的協同過濾演算法及python實現 轉載地址：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51346159 1：協同過濾演算法簡介 2：協同過濾演算法的核心 3：協同過濾演算法的應用方式 4：基於使用者的協同過濾演算法實現 [機器學習]基於 JavaScript 的機器學習例項 隨著人工智慧技術的發展，機器學習越來越受到開發者們的關注，從而也導致了機器學習庫如雨後春筍般的湧現出來，而且沒有任何放緩的趨勢。雖然，傳統意義上 Python 已經成為了最受歡迎的機器學習語言。但目前神經網路可在任何程式語言中執行，當然也包括 JavaScr [機器學習]基於python的機器學習庫Sklearn-01 1.1 廣義線性模型 以下介紹的方法均是用於求解迴歸問題,其目標值預計是輸入值的一個線性組合.用數學語言表示: 假設y是預測值,則有: 在本節中,稱向量:為係數. 若要講通用的線性模型用於分類問題,可以參考Logistic迴歸 1.1.1 強化學習（RLAI）讀書筆記第十三章策略梯度方法（Policy Gradient Methods） 強化學習（RLAI）讀書筆記第十三章策略梯度方法（Policy Gradient Methods） 13.1 Policy Approximation and its Advantages 13.2 The Policy Gradient Theore 伯克利、OpenAI等提出基於模型的元策略優化強化學習 基於模型的強化學習方法資料效率高，前景可觀。本文提出了一種基於模型的元策略強化學習方法，實踐證明，該方法比以前基於模型的方法更能夠應對模型缺陷，還能取得與無模型方法相近的效能。 引言 強化學習領域近期取得的很多成就都是通過無模型強化學習演算法 [1,2,3] 實現的。無模型（MF） 強化學習之四：基於策略的Agents (Policy-based Agents) 本文是對Arthur Juliani在Medium平臺釋出的強化學習系列教程的個人中文翻譯，該翻譯是基於個人分享知識的目的進行的，歡迎交流！（This article is my personal translation for the tutorial wri 【雙11背後的技術】基於深度強化學習與自適應線上學習的搜尋和推薦演算法研究 1. 搜尋演算法研究與實踐 1.1 背景 淘寶的搜尋引擎涉及對上億商品的毫秒級處理響應，而淘寶的使用者不僅數量巨大，其行為特點以及對商品的偏好也具有豐富性和多樣性。因此，要讓搜尋引擎對不同特點的使用者作出針對性的排序，並以此帶動搜尋引導的成交提升，是一個極具挑戰性的問題。 學習筆記TF037:實現強化學習策略網絡 屬於 控制 返回 獎勵 渲染 動作 ren 虛擬 初始 強化學習(Reinforcement Learing)，機器學習重要分支，解決連續決策問題。強化學習問題三概念，環境狀態(Environment State)、行動(Action)、獎勵(Reward)，目標獲得最多累 【轉】【強化學習】Deep Q Network(DQN)演算法詳解  原文地址：https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN（Deep Q-Learning）是將深度學習deeplearning與強化學習reinforcementlearning相結合，實現了從 強化學習之最基礎篇（演算法實現及基礎案例學習）     本部落格接著上一篇“強化學習之最基礎篇”而來，是基於上一篇的部落格進一步的探究，因為前一篇部落格完全是對於基本概念的介紹以及基本演算法的熟悉，這一篇便是偏應用，講理論的演算法加以實現，並且跑了一個小遊戲從而感受一下強化學習的魅力。 背景：在PA公司實習 CS229 Machine Learning學習筆記:Note 12(強化學習與自適應控制) inf 輸入 概念 play 化學 適應 UNC 之前 stat 強化學習的概念 在監督學習中，我們會給學習算法一個訓練集，學習算法嘗試使輸出盡可能接近訓練集給定的真實值y；訓練集中，對於每個樣本的輸入x，都有確定無疑的正確輸出y 在強化學習中，我們只會給學習算法一個獎勵函 強化學習--綜述3之強化學習的分類 強化學習的分類   RL 演算法可以分為基於模型的方法(Model-based)與免模型的方法(Model-free)。   1）前者主要發展自最優控制領域。通常先通過高斯過程(GP)或貝葉斯網路(BN)等工具針對具體問題建立模型,然後再通過機器學習的方法或最優控制的方法,如模型預測控制 策略梯度(Policy gradient)學習心得 文章目錄 策略梯度網路結構 策略梯度網路權重的更新 策略梯度網路更新的時機 策略梯度動作的選擇 策略梯度概率更新幅度 最後 以前的博文介紹了Q-learning與 【演算法學習】基於“平均”的隨機分配演算法（貪婪，回溯），以按平均工作量隨機分配單位為例 一、背景介紹   在工作中，遇到一個需求：將 N 個單位隨機分配給 n 個人，其中每個單位有對應的工作量，分配時要儘量按工作量平均分給 n 個人，且人員的所屬單位不能包括在被分配的單位中（N >= n）。例如：有三個部門分給兩個人([A]屬於部門2和[B]屬於部門3)，部門1的 Python基於K-均值、RLS演算法實現RBF神經網路（神經網路與機器學習 第五章 計算機實驗） 1、生成資料集 class moon_data_class(object): def __init__(self,N,d,r,w): self.N=N self.w=w self.d=d self.r=r 基於深度學習的廣告CTR預估演算法 數十款阿里雲產品限時折扣中，趕緊點選這裡，領劵開始雲上實踐吧！   演講嘉賓簡介： 朱小強，花名懷人，阿里媽媽高階演算法專家，領導了核心的排序演算法與機器學習平臺團隊，負責阿里精準展示廣告的CTR/CVR預估系統/演算法 $$