机器学习与应用 第19讲-深度强化学习2
基于值函数和策略梯度的深度强化学习综述
基于值函数和策略梯度的深度强化学习综述深度强化学习(DRL)可以分为基于值函数的方法和基于策略梯度的方法两类。
基于值函数的深度强化学习方法通过估计值函数来指导机器智能的决策。
其中一个典型的方法是深度 Q 网络(DQN)。
DQN 使用深度卷积神经网络来估计每个动作的 Q 值，通过最大化 Q 值来选择最优动作。
此外，DQN 还引入了经验回放和固定目标网络等技术来稳定训练过程。
DQN 在诸多任务上取得了重大突破，包括在雅达利 2600 游戏上超过人类水平的表现。
然而，DQN 也存在一些问题，如样本效率低和对于高维连续动作空间的不适应。
基于策略梯度的深度强化学习方法则通过直接学习策略来指导机器智能的决策。
其中一个重要的方法是深度确定性策略梯度(DDPG)。
DDPG 使用了两个神经网络，一个用于估计动作的价值函数，另一个用于确定性策略。
DDPG 将强化学习问题转化为确定性优化问题，通过最大化 Q 值来优化策略。
DDPG 在连续动作控制问题上取得了很好的效果，如机器人学习和复杂操作的控制。
然而，DDPG 也受限于对于高维状态空间的不适应和样本效率低的问题。
为了克服基于值函数和策略梯度方法的局限性，一些研究者提出了结合二者的方法。
其中一个典型的方法是深度确定性策略梯度(DGDP)。
DGF 通过同时估计值函数和策略，来实现在高维连续动作空间中的优化。
DGF 使用了一对共享权重的神经网络来估计值函数和策略。
值函数网络用于评估策略的好坏，策略网络用于选择动作。
DGF 在各种复杂控制任务上取得了优异的性能。
除了基于值函数和策略梯度的方法外，还有许多其他有趣的深度强化学习方法，如深度强化对抗网络(DRAGN)、脑神经网络(BCN)等。
DRAGN 利用强化学习和生成对抗网络的方法来实现智能体的决策和对抗行为。
BCN 结合了深度学习和大脑神经网络的原理，实现了对灵长类大脑决策过程的建模。
综上所述，基于值函数和策略梯度的深度强化学习方法在近年来得到了广泛应用，并取得了显著的进展。
什么是深度强化学习
什么是深度强化学习深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是一种基于试错来训练机器学习系统的技术，它利用反馈信息来改进行动，以达到某个目标。
深度强化学习强调在反复尝试中，机器学习系统从失败中以最小的经验回报学习，从而获得奖励。
深度强化学习和其他机器学习技术不同，它不依赖于预先学习的数据集，而是通过实时反馈来学习。
深度强化学习使机器学习系统能够（1）从观察到的状态情况下，作出更好的行动；（2）合理分配资源，优先利用资源；（3）采取更复杂的行为，并调整行为以达到更大的目标；（4）处理大型环境，如棋盘游戏或大型多人游戏；（5）进行自我改进，而不需要特定的编程。
深度强化学习的主要应用领域是智能代理—机器学习系统，用于控制单个对象或系统。
例如，深度强化学习用于控制单个机器人、多个机器人、虚拟受迫害者，以及与环境的交互系统。
深度强化学习与其他机器学习技术的另一个不同之处，是通过实时反馈来学习。
在这种情况下，深度强化学习系统在互动过程中，将获得不断变化的反馈，以改进其行为。
对系统来说，这将有助于更快地改进其行为，而不用预先学习数据。
深度强化学习也可以应用于高维和无线电环境，其中，存在一定频率的不确定性，使得更高级别的学习成为可能。
此外，深度强化学习还可以与传统的强化学习（Q-learning）相结合，以及流形学习或深度神经网络（DNN）结合，以提高机器学习系统的性能。
总之，深度强化学习是一种基于试错来训练机器学习系统的技术，它可以让机器学习系统不仅能够从观察到的状态情况下，作出更好的行动，还能够合理分配资源、采取更复杂的行为，处理大型环境，以及进行自我改进，而不需要特定的编程。
深度强化学习的应用领域涵盖了机器人控制、虚拟受迫害者、与环境的交互系统，以及与传统强化学习或深度神经网络结合的机器学习系统。
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法
掌握机器学习中的集成学习和深度强化学习算法集成学习和深度强化学习是机器学习领域中的两个重要研究方向。
本文将介绍集成学习和深度强化学习的基本概念、算法原理和应用领域。
一、集成学习集成学习（Ensemble Learning）是一种通过结合多个基学习器来提高机器学习算法性能的方法。
集成学习的基本思想是“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”，通过将多个弱学习器集合在一起，形成一个强学习器，从而提高预测性能。
常见的集成学习方法包括投票法、平均法和Bagging、Boosting 等。
投票法是指通过多个弱学习器进行投票来决定最终的预测结果。
平均法则是将多个弱学习器的预测结果进行平均，作为最终的预测结果。
而Bagging和Boosting是将多个基学习器进行整合，分别通过并行和串行的方式进行训练，从而提高模型的泛化能力。
集成学习的应用非常广泛，其中最著名的应用之一是随机森林（Random Forest）。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票或平均来进行分类或回归任务。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力，在各种实际应用中取得了良好的效果。
二、深度强化学习深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是结合深度学习和强化学习的一种方法。
强化学习是一种通过智能体在环境中执行动作并得到奖励信号，以达到最大化累积奖励的学习方法。
深度学习则是一种模仿人脑神经网络的学习方法，利用多层神经网络对输入特征进行高层抽象和表示学习。
深度强化学习的核心是使用深度神经网络来近似值函数或者策略函数。
一种经典的深度强化学习算法是深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）。
DQN通过深度神经网络来逼近动作值函数（Q函数），从而实现智能体在环境中选取最优动作。
DQN具有较强的逼近能力和泛化能力，在很多领域，特别是游戏领域取得了非常好的效果。
深度强化学习在很多领域都有着广泛的应用。
例如，在机器人领域，深度强化学习可以用于实现机器人的自主导航和控制；在自然语言处理和机器翻译领域，深度强化学习可以用于语言模型的训练和优化；在金融领域，深度强化学习可以通过学习交易模式来进行股票交易。
深度强化学习的理论及应用
深度强化学习的理论及应用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是近年来兴起的一种人工智能技术。
它通过构建计算机程序，让其在一个环境中学习行为策略，以最大化一个奖励信号。
在过去的几年中，深度强化学习已经在控制、游戏、语音识别和自然语言处理等领域有了广泛应用。
一、深度强化学习的理论深度强化学习是基于强化学习的技术。
强化学习是一种人工智能的学习过程，学习过程是通过与环境的交互来进行的。
基于环境的状态和当前的动作，强化学习算法会计算出一个奖励信号，并将其反馈给学习者，学习者通过不断地尝试，最终产生一种最优的决策策略。
深度强化学习则是将神经网络与强化学习相结合的一种技术。
它通过神经网络提取状态和行动的特征，实现智能体学习环境反馈的策略。
其中，深度学习使用了多层神经网络来表达复杂的函数，将输入数据映射到输出数据。
1. 游戏AlphaGo是2031年Google DeepMind开发的程序，能够在围棋等复杂的游戏中战胜人类大师。
除了AlphaGo之外，深度强化学习还被应用于其他游戏，如超级马里奥、星际争霸等。
2. 自然语言处理深度强化学习也在自然语言处理领域有了广泛的应用。
例如，Google的神经对话愿景（Neural Conversational Model）是一种深度强化学习的技术，它可以为用户提供自然流畅的对话体验。
3. 机器人控制在机器人控制方面，深度强化学习的应用非常广泛。
例如，当你教导机器人做出正确的行为时，深度强化学习可以自我调整，让机器人自己尝试各种策略，并根据结果进行优化。
深度强化学习在未来仍有很多发展的空间。
例如，在机器人控制方面，人们可以将深度强化学习应用在自主驾驶汽车、航空和无人机领域。
此外，在医疗诊断和治疗、金融预测、天气预报等方面，深度强化学习也将发挥越来越重要的作用。
总之，深度强化学习是未来人工智能技术的发展方向之一。
通过探究深度强化学习的基础理论和应用，可以更好地了解该技术的原理和优势。
深度强化学习应用
深度强化学习应用深度强化学习是机器学习领域的一个热门研究方向，它融合了深度学习和强化学习的技术，可以用于解决一系列复杂的决策问题。
本文将介绍深度强化学习的基本原理和应用领域，并探讨其在人工智能发展中的潜力。
一、深度强化学习的基本原理深度强化学习是一种以深度神经网络为基础的强化学习算法。
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的方法。
深度学习则使用多层次的神经网络来学习数据的高层次特征表示。
将这两个方法结合起来，就形成了深度强化学习。
在深度强化学习中，智能体通过不断与环境进行交互来学习最优的行为策略。
智能体根据当前的状态选择一个动作，然后观察环境给出的奖励信号和下一个状态，并根据这些信息更新自己的策略函数。
通过不断地迭代更新，智能体可以得到更优的策略，并在复杂的决策问题中取得良好的效果。
二、深度强化学习的应用领域深度强化学习具有广泛的应用领域，以下是其中的几个典型案例：1. 游戏领域深度强化学习在游戏领域的应用已经取得了很多突破性的进展。
例如，AlphaGo就是一个著名的基于深度强化学习的围棋程序，它在与人类顶尖棋手的对局中取得了令人惊讶的胜利。
此外，深度强化学习还可以用于其他电子游戏的智能体训练，如电子竞技游戏和智能角色的行为控制。
2. 机器人控制深度强化学习可以用于训练机器人执行复杂的任务。
通过将深度神经网络与机器人的感知系统和执行系统结合起来，可以使机器人学习到高效的控制策略。
这种方法在机器人导航、抓取物体和人机协作等领域都有广泛的应用。
3. 金融领域深度强化学习在金融领域的应用也越来越受到关注。
例如，可以使用深度强化学习来进行股票交易策略的学习和优化。
深度强化学习可以通过对市场数据的分析和模拟交易来学习最优的交易决策，从而提高投资回报率。
4. 自动驾驶深度强化学习在自动驾驶领域也有重要的应用价值。
通过将深度神经网络与汽车的感知系统和控制系统结合起来，可以让汽车学习到安全、高效的驾驶策略。
Python中的深度学习和强化学习
Python中的深度学习和强化学习随着科技的发展，机器学习成为了热门的领域之一。
深度学习和强化学习是机器学习中的两个重要方向，它们各自具有自己的特点和应用。
本文将重点介绍Python中的深度学习和强化学习的基础知识和应用。
一、深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过多层次的神经网络自动学习抽象特征，并解决大规模的复杂问题。
Python 作为一种广泛使用的编程语言，具有许多强大的深度学习库，如TensorFlow、PyTorch等。
1. TensorflowTensorFlow是Google开发的开源机器学习框架，可以非常方便地构建和运行深度学习模型。
TensorFlow不仅支持机器学习，还可以用于数据科学和大数据应用。
TensorFlow提供了许多基于Python的API 接口，可以轻松地完成各种复杂神经网络的设计和实现。
2. PyTorchPyTorch是Facebook开发的另一种基于Python的开源机器学习框架，它与TensorFlow有着完全不同的结构。
PyTorch非常适合做研究和原型开发，可以非常快速地测试新的深度学习算法和模型。
3. KerasKeras是一个高级的深度学习API接口，它可以适用于TensorFlow、Theano和CNTK等不同的深度学习后端。
Keras使得构建和训练深度学习模型变得非常简单和易于使用。
以上三个深度学习框架各自有着自己的特点和优势，可根据具体需求进行选择和应用。
二、强化学习强化学习是一种采取试错策略的自动学习方法，通过与环境的交互来提高自己的能力。
强化学习在许多场景下都得到了应用，比如自动驾驶、游戏AI等。
Python也有着许多强大的强化学习库，如OpenAI gym、Tensorforce等。
1. OpenAI gymOpenAI gym是一个为了培养和比较强化学习算法而设计的平台。
它提供了一组标准接口，通过这些接口，开发者可以编写和训练强化学习智能体，并用不同的环境进行测试。
深度强化学习算法原理及应用优化
深度强化学习算法原理及应用优化随着人工智能技术的发展，深度强化学习算法越来越受到广泛关注和应用。
深度强化学习是指在强化学习框架下，使用深度神经网络对环境和奖励信号进行学习的方法。
其在多项任务上取得了较好的效果，如游戏、机器人控制、自动驾驶等领域。
本文将介绍深度强化学习算法的原理和应用优化。
一、深度强化学习算法原理深度强化学习算法的基础是强化学习算法。
强化学习是一种通过试错学习的方法，它的目标是让智能体根据环境的反馈信号来最大化它的行为价值。
深度强化学习将强化学习算法和深度神经网络结合起来，使得智能体可以自主决定如何将感知信息映射到行动上，进而自主地学习和解决问题。
深度强化学习采用了深度神经网络模型来模拟智能体内部的意识和认知过程，让其可以对环境进行更加智能和高效的响应，从而得到更好的效果。
深度强化学习算法的实现包括以下主要步骤：1.定义状态空间和动作空间强化学习的目标是让智能体选择最优的行动来达到最大的奖励，因此我们需要首先定义状态空间和动作空间。
状态空间是智能体感知的世界的状态集合，如机器人的位置、速度等。
动作空间是智能体可以采取的行动集合，如机器人的运动、转向、停止等。
2.构建奖励函数在深度强化学习算法中，奖励函数是通过人工设定的，目的是让智能体在任务中获得最大的奖励。
奖励函数的定义和优化对深度强化学习算法的效果具有重要影响。
3.设置初始状态和终止条件初始状态是指智能体在任务开始时所处的状态。
终止条件是指智能体完成任务所必须满足的条件，如到达某个目标位置。
4.构建深度神经网络模型为了实现深度强化学习，我们需要构建深度神经网络模型来作为智能体的策略函数。
深度神经网络可以将状态空间映射到行动空间，从而实现智能体的强化学习。
5.训练深度神经网络模型通过在环境中反复尝试和学习，智能体可以不断地优化自己的策略函数，从而达到最优的效果。
训练深度神经网络模型是深度强化学习算法的核心环节，它需要在不断地实践和试错中进行。
深度强化学习-PPT
DQN结构设置
• 使用两个DQN网络。 第二个DQN网络用来辅助训练，一般称其为target
DQN,它的作用是辅助计算目标Q值，即提供学习目标公 式里的maxaQ(st+1,a)。这样做的目的是避免让网络训练陷 入目标Q值与预测Q值的反馈循环中。
从RL看结合Deep Learning的困难之处
• 深度学习的成功依赖于大量的有标签的样本，从而进行有监督学习。 而增强学习只有一个reward返回值，并且这个值还常常带有噪声，延 迟，并且是稀少的。特别是延迟，常常是几千毫秒之后再返回。
• 深度学习的样本都是独立的，而RL中的state状态却是相关的，前后的 状态是有影响的，这显而易见。
通过experience replay的方法来解决相关性及非静态分布 问题
DQN算法
DQN算法
• 记忆库 (用于重复学习) • 神经网络计算 Q 值 • 暂时冻结 q_target 参数 (切断相关性)
为了使用 Tensorflow 来实现 DQN, 比较推荐的方式是搭 建两个神经网络, target_net 用于预测 q_target 值, 他不会 及时更新参数.
eval_net 用于预测 q_eval, 这个神经网络拥有最新的神经 网络参数. 不过这两个神经网络结构是完全一样的, 只是里 面的参数不一样.
DQN网络结构
DQN网络结构
DQN结构设 置
• 在DQN中引入卷积层
DQN结构设置
• 加入Experience Replay. 因为深度学习需要大量的样本，所以传统的Q-learning
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如何得到训练样本 和Q学习类似，可以通过执行动作来生成样本 实现时，用当前的神经网络进行预测，得到所有动作的价值函数，然后按照策略选择一个动作执行，得到下一个 状态以及回报值，以此作为训练样本
使用了经验回放（Experience Replay）技术 神经网络要求训练样本之间相互独立，而Atari游戏的训练样本前后具有相关性 解决这个问题的做法是经验池，将样本存储在一个集合中，然后从中随机采样得到每次迭代所用的训练样本，这 样可以打破按照动作序列执行时前后两个时间步样本之间的依赖关系
Q s, a Q s, a R maxa' Q s', a' Q s, a
损失函数用神经网络的输出值与Q学习每次迭代时的更新值构造
L R max s' , a' , Q s, a, 2 a'
在有监督学习中，我们用神经网络来实现分类或回归函数，同样的，也可以用神经网络可来拟合强化学习中的价 值函数和策略函数，这就是深度强化学习的基本思想
深度强化学习 = 深度学习 + 强化学习 深度学习解决感知类问题，实现 感知->动作 的映射
价值函数逼近 如果状态和动作的数量太大，则无法直接列举所有的状态和动作，形成Q函数表，此时用函数逼近（Function Approximation）是一个可以选择的方案 这种方法用一个函数（线性，非线性）来逼近Q函数，即给定状态s和动作a，用这个函数计算出来的Q函数值与真 实的Q函数值接近
算法要实现自动驾驶，将当前场景的图像作为状态，神经网络的输入是这种图像，输出是每个动作对应的Q函数值， 这里的动作是左转，右转，刹车，加油门等 经网络输出层的尺寸与动作数相等
深度强化学习的早期尝试
Tsitsiklis J N, Van R B. An analysis of temporal-difference learning with function approximation. IEEE Transactions on Automatic Control, 1997, 42(5): 674-690 Riedmiller M. Neural fitted q iteration-first experiences with a data efficient neural reinforcement learning method//Proceedings of the Conference on Machine Learning. Berlin, German, 2005: 317-328
存在的问题 有监督学习中有大量的人工标注的训练样本，而强化学习中只有延迟的回报值，并且可能有噪声 神经网络要求各个训练样本之间是独立同分布的，而用Q学习生成的训练样本，前后各个时刻之间存在很强的相关 性，这会导致神经网络的训练不稳定 深度学习中要求样本的分布是固定的，而强化学习中样本的分别会随着学到新的动作而变化
DQN网络结构 使用卷积神经网络拟合Q函数，称为深度Q网络（简称DQN） 深度学习 + Q学习 网络的输入为经过处理后游戏图像画面，原始的画面是210x160的彩色图像，每个像素的值为[0, 255]之间的整数， 所有可能的状态数为
2562101603
这个规模的矩阵无法直接用表格存储。实现时，网络的输入为最近4帧图像，经过了预处理，尺寸为84x84x4 网络的输出值是在输入状态下执行每个动作的Q函数值，在这里有18个值，代表游戏中的18种动作，输出层有18个 神经元
神经网络用于近似最优Q函数
Q s, a, Q s,始的210x160的彩色图像，有128种颜色，首先经过灰度化，转成灰度图像，然后缩放到110x84的尺寸，然后裁 剪到84x84
网络的结构和输出值与之前介绍的卷积神经网络相比并没有特殊之处，关键问题是训练样本的获取与目标函数的设 计 目标是逼近最优策略的Q函数值，因此可以采用Q学习的做法
深度强化学习简介 价值函数逼近 用神经网络拟合价值函数 DQN的网络结构 DQN的训练算法
深度强化学习简介 经典的强化学习算法只能用于状态和动作的集合是有限的离散基且状态和动作数量较少的情况，状态和动作需要 人工预先设计 实际应用中的场景可能会很复杂，很难定义出离散的状态；即使能够定义，数量也非常大，无法用数组存储 用一个函数来逼近价值函数或策略函数成为解决这个问题的一种思路，函数的输入是原始的状态数据，函数的输 出是价值函数值或策略函数值
DeepMind的DQN 用深度Q网络打Atari游戏 Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning. NIPS 2013 Mnih, Volodymyr, et al. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature. 518 (7540): 529-533, 2015
Qs,a q s,a
函数的自变量是s和a，函数值即Q函数值。本质上这是一个回归问题，可以用有监督学习算法解决
用神经网络拟合价值函数 在Q学习中用表格存储动作价值函数的值，如果状态和动作太多这个表将非常大，在某些应用中也无法列举出所有 的状态形成有限的状态集合 解决这个问题的方法是用一个函数来近似价值函数，深度Q学习用神经网络来近似动作价值函数 网络的输入是状态，输出是各种动作的价值函数值