强化学习7日打卡营-学习小结

我在今年6月份参加了百度的强化学习7日打卡营。我把这几天来的学习简要总结一下。

强化学习（RL）分为两部分：agent、enviroment，有三要素：state、action、reward。RL应用于游戏、机器人、推荐、金融、交通等领域。监督学习处理认知问题，强化学习处理决策问题。强化学习有两种学习方案：基于价值(value-based)、基于策略(policy-based)。强化学习环境有算法库PARL和环境库GYM。

Sarsa全称是state-action-reward-state'-action'，目的是学习特定的state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个Q表格，以state为行，action为列，根据与环境交互得到的reward来更新Q表格，更新公式为：

Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy方式来训练，有一定概率随机选择动作输出。

Q-learning也是采用Q表格的方式存储Q值（状态动作价值），决策部分与Sarsa是一样的，采用ε-greedy方式增加探索。Q-learning跟Sarsa不一样的地方是更新Q表格的方式。Sarsa是on-policy的更新方式，先做出动作再更新。Q-learning是off-policy的更新方式，更新learn()时无需获取下一步实际做出的动作next_action，并假设下一步动作是取最大Q值的动作。

Q-learning的更新公式为：

DQN使用神经网络来近似替代Q表格。本质上DQN还是一个Q-learning算法，同样的也采用ε-greedy方法训练。在Q-learning的基础上，DQN提出了两个技巧使得Q网络的更新迭代更稳定。经验回放 Experience Replay：主要解决样本关联性和利用效率的问题。使用一个经验池存储多条经验s,a,r,s'，再从中随机抽取一批数据送去训练。固定Q目标 Fixed-Q-Target：主要解决算法训练不稳定的问题。复制一个和原来Q网络结构一样的Target Q网络，用于计算Q目标值。

在强化学习中，有两大类方法，一种基于值（Value-based），一种基于策略（Policy-based）

Value-based的算法的典型代表为Q-learning和SARSA，将Q函数优化到最优，再根据Q函数取最优策略。

Policy-based的算法的典型代表为Policy Gradient，直接优化策略函数。

采用神经网络拟合策略函数，需计算策略梯度用于优化策略网络。

优化的目标是在策略π(s,a)的期望回报：所有的轨迹获得的回报R与对应的轨迹发生概率p的加权和，当N足够大时，可通过采样N个Episode求平均的方式近似表达。

优化目标对参数θ求导后得到策略梯度：

DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）是DQN的扩展版，借鉴了DQN的技巧，可以扩展到连续控制动作空间。

最后

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