斯坦福深度学习与计算机视觉课程|L14深度强化学习

马尔可夫决策过程:讲述了强化学习中的马尔可夫决策过程(MDP)的数学定义和目标。MDP是通过状态、动作、奖励和转移概率来描述的。视频还介绍了如何定义一个策略以及如何找到最优策略,以最大化未来奖励的期望总和。最后,视频提到了价值函数和Q值函数的概念。

Q-learning算法:讲解了强化学习中的Q-learning算法。Q-value函数用于衡量当前状态和采取行动后的累积奖励期望。贝尔曼方程是Q-value函数的重要性质,可以通过迭代更新来求解最优策略。然而,由于状态空间过于庞大,需要使用函数逼近器如神经网络来估计Q-value函数。通过训练神经网络来最小化贝尔曼方程的误差,可以得到最优策略。

深度强化学习案例:讲解了深度强化学习中的一个经典案例,即在Atari游戏中通过训练一个Q-network来实现最高分。视频介绍了网络结构和训练过程,包括输入的预处理和目标值的逼近,同时介绍了经验回放的概念来解决样本相关性和反馈循环的问题。

经验回放的深度Q学习:讲解了使用经验回放的深度Q学习算法,用于训练代理在Atari游戏中进行游戏。算法的关键步骤包括初始化重放内存和Q网络,播放游戏并选择动作,存储转换到重放内存,使用经验回放从内存中随机选取一小批次的转换,对网络进行梯度下降训练。该算法在多个Atari游戏上取得了成功的结果。Q学习的问题是Q函数非常复杂,学习每个状态动作对的确切值很困难,但是策略可以简单得多。因此,是否可以直接学习策略而不需要估计Q值是一个值得考虑的问题。

策略梯度算法:介绍了策略梯度算法的思想和应用。我们通过对策略参数进行梯度上升来寻找最优策略。具体来说,我们对轨迹进行采样,计算每个轨迹的奖励,并通过梯度的期望来更新策略参数。我们使用蒙特卡洛采样来估计梯度,并且不需要知道转移概率。这一方法被称为强化算法。通过不断改进策略参数,我们可以找到最优策略来最大化预期奖励。

梯度估计和基线:介绍了如何使用梯度估计来估计给定轨迹下的参数J。对于奖励高的轨迹,我们会增加其动作的概率;对于奖励低的轨迹,我们会降低其动作的概率。然而,这种方法存在方差较高的问题,因此我们可以采用折扣因子、引入基线函数等方法来减少方差。同时,我们可以使用移动平均作为基线来估计奖励的相对优劣。

基线的选择:讲解了基线的概念以及如何选择更好的基线。基线是用来判断一个动作在某个状态下是否比预期值好的指标。通过学习Q值和价值函数,我们可以选择更好的基线,并结合策略梯度和Q-learning算法来进行训练。整个过程是通过迭代不断优化策略和评论函数来进行的。

循环注意力模型:讲解了循环注意力模型的原理和应用。这种模型可以通过局部区域的瞥见来预测图像的类别,它可以帮助节省计算资源,并且可以忽略图像的杂乱和不相关部分,提高分类性能。该模型使用强化学习的方法来学习瞥见的策略,并通过循环神经网络来整合已看到的瞥见信息。这个模型可以应用于各种计算机视觉任务中。

策略梯度的例子:介绍了两个使用策略梯度的例子。第一个例子是硬注意力模型,该模型可以高效地进行图像分类和图像字幕生成。该模型通过关注图像的特定部分来提高分类和生成字幕的准确性。第二个例子是AlphaGo,它是一个在围棋比赛中击败世界冠军的智能代理。AlphaGo使用监督学习和强化学习相结合的方法,并结合了传统的蒙特卡洛树搜索和深度强化学习算法。这两个例子展示了策略梯度在不同领域中的应用和效果。

AlphaGo中的组件和训练方法:讲解了AlphaGo中的一些组件和训练方法。首先,他们将棋盘状态特征化为不同通道的信息,然后通过监督训练和自我对战来训练策略网络和价值网络。最后,他们将这些组件与蒙特卡洛树搜索算法结合起来,以选择下一步的动作。整个训练过程需要大量的样本和计算资源。此外,视频还提到了策略梯度和Q学习算法的特点和应用范围。

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