policy gradient base
时间: 2025-03-10 08:01:30 浏览: 37
### 基于策略梯度的方法概述
在强化学习中,基于策略梯度的方法属于policy-based methods的一种。这类方法旨在直接优化参数化策略函数$\pi_\theta(a|s)$,其中$a$表示动作,$s$表示状态,而$\theta$代表可调参数向量[^1]。
#### Policy Gradient Theorem的应用
具体而言,在REINFORCE算法及其变体(如带有基线的版本)中,通过应用Policy Gradient Theorem来进行理论推导,从而指导如何更新策略参数以最大化预期回报。此定理提供了一种计算性能指标关于策略参数梯度的有效方式,使得即使是在连续动作空间下也能适用[^2]。
对于任意马尔科夫决策过程(Markov Decision Process),无论是平均奖励还是起始状态设定下的情况,都存在相应的政策梯度表达形式[^5]。这表明了无论环境动态特性为何,只要满足一定条件,就可以利用此类方法找到最优解路径。
#### On-Policy vs Off-Policy Learning
值得注意的是,当提到on-policy方法时,意味着在整个学习过程中使用的数据均来自于当前正在评估并试图改进的那个特定策略;换句话说,agent依据现有策略采取行动并与环境互动所产生的经历会被用来调整同一套行为准则,形成闭环反馈机制[^3]。
相比之下,off-policy学习则允许使用来自不同甚至未知分布的数据源来训练目标策略,因此具有更高的灵活性和样本效率优势。然而,本讨论主要聚焦于前者——即那些严格遵循自身生成轨迹进行自我提升的技术路线。
```python
import torch
from torch.distributions import Categorical
def reinforce_loss(policy_net, states, actions, rewards):
log_probs = []
for state, action in zip(states, actions):
probs = policy_net(state)
dist = Categorical(probs=probs)
log_prob = dist.log_prob(action)
log_probs.append(log_prob)
returns = compute_returns(rewards) # Function to calculate discounted future rewards
loss = (-torch.stack(log_probs) * returns).mean()
return loss
```
上述代码片段展示了简化版的REINFORCE损失函数实现,它接收由一系列交互产生的状态、动作及即时收益作为输入,并据此构建用于反向传播更新网络权重所需的负对数似然估计值乘以累积折扣报酬之积的形式。
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