- joyrl P6
参考链接 ：https://datawhalechina.github.io/joyrl-book/
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5、深度强化学习基础 ⭐️
开源内容：https://linklearner.com/learn/summary/11
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高维度 复杂问题
深度学习 + 强化学习
根据环境的状态和动作 预测 状态值 和 动作值。
根据 状态值 和 动作值 选择 动作。
训练：基于 大量样本 对算法进行迭代更新
强化学习 序列决策
深度学习 打标签
线性问题： f θ ( x ) = θ T x f^\theta(\bm x)=\bm \theta^T\bm x fθ(x)=θTx
拟合
动量法： 考虑当前的梯度 和 之前的梯度。
- 加快梯度下降的速度，减少梯度下降过程中的震荡。
Adam： 当前梯度 和 之前梯度的平方。
批量梯度下降
小批量梯度下降 √
随机梯度下降
线性回归 均方差损失
逻辑回归 交叉熵损失
全连接网络/多层感知机 (multi-layer perceptron，MLP)
神经网络 近似 动作值函数：
输入： 状态
输出： 动作值
连续动作， 汽车方向盘转动角度， tanh 激活函数
输出为 正， ReLU
基于线性模型的神经网络已经足够适用于大部分的强化学习问题。
卷积神经网络 CNN 网格结构 (图像、时间序列数据)
局部感受野、权重共享、池化层、归一化和 Dropout。
循环神经网络 RNN 序列数据
梯度消失、梯度爆炸
LSTM (输入门、遗忘门、输出门)、GRU(更新门、重置门)
Transformer 序列数据。
自注意力。
逻辑回归：
z = x T w + b z=x^Tw+b z=xTw+b
s i g m o i d ( z ) = 1 1 + exp ( − z ) {\rm sigmoid}(z)=\frac{1}{1+\exp(-z)} sigmoid(z)=1+exp(−z)1
~
l l l 层神经网络：
第 1 层： x ( 1 ) = σ 1 ( W ( 1 ) x ( 0 ) + b ( 1 ) ) {\bm x}^{(1)}=\sigma_1(\bm W^{(1)}{\bm x}^{(0)}+{\bm b}^{(1)}) x(1)=σ1(W(1)x(0)+b(1))
第 2 层： x ( 2 ) = σ 2 ( W ( 2 ) x ( 1 ) + b ( 2 ) ) {\bm x}^{(2)}=\sigma_2(\bm W^{(2)}{\bm x}^{(1)}+{\bm b}^{(2)}) x(2)=σ2(W(2)x(1)+b(2))
⋮ \vdots ⋮
第 l l l 层： x ( l ) = σ l ( W ( l ) x ( l − 1 ) + b ( l ) ) {\bm x}^{(l)}=\sigma_l(\bm W^{(l)}{\bm x}^{(l-1)}+{\bm b}^{(l)}) x(l)=σl(W(l)x(l−1)+b(l))
- 其中 σ i \sigma_i σi 为 激活函数， 一般有 sigmoid， softmax，ReLU，tanh 等
- 权重矩阵 W \bm W W， 偏置矩阵 b \bm b b
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