退回在强化学习中偏置方差权衡的研究.pptx

数智创新变革未来退回在强化学习中偏置方差权衡的研究1.强化学习研究强化纲要1.#强化学习基本概念1.-强化学习的定义1.-马尔可夫决策过程(MDP)1.#强化学习算法1.-值函数方法1.-策略梯度方法1.-动作值方法1.#深度强化学习1.-深度神经网络在强化学习中的应用Contents Page目录页 强化学习研究强化纲要退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究强化学习研究强化纲要强化学习中的偏置方差权衡1.偏置是指学习器输出的预测值与真实值之间存在系统性偏差，它反映了学习器对数据的拟合程度2.方差是指学习器输出的预测值在不同训练集上的波动程度，它反映了学习器对训练数据的敏感性3.偏置方差权衡是指在训练模型时需要考虑的两个相互竞争因素：降低偏置以提高拟合度和降低方差以提高泛化能力强化纲要1.强化纲要是一种用于训练强化学习代理的算法，它通过反复试错来学习如何与环境交互以最大化奖励2.强化纲要包括四个主要组件：环境、代理、奖励函数和策略3.强化纲要通过更新策略来学习，以最大化预期未来奖励，更新策略的方式可以是基于模型的或无模型的强化学习研究强化纲要强化学习中的探索-利用权衡1.探索-利用权衡是指在强化学习中平衡探索新动作和利用已知最佳动作之间的权衡。

2.过度探索会导致学习过程缓慢，而过度利用则可能导致代理错过更好的解决方案3.探索-利用权衡可以通过各种方法实现，例如epsilon-贪婪或汤普森采样深度强化学习1.深度强化学习将深度学习技术应用于强化学习问题，它可以从高维和复杂的输入数据中学习特征2.深度强化学习模型通常由深度神经网络组成，这些神经网络可以学习环境的状态表示和动作值函数3.深度强化学习在诸如围棋和星际争霸等复杂任务中取得了突破性进展强化学习研究强化纲要1.分层强化学习是一种将复杂任务分解为更小、更易于管理的子任务的方法2.分层强化学习模型由多个学习器组成，每个学习器专注于学习任务的不同方面3.分层强化学习可以通过减少学习时间和提高学习效率来提高强化学习的性能多模态强化学习1.多模态强化学习是一种处理具有多个最佳解决方案的强化学习问题的方法2.多模态强化学习模型学习环境中的不同模式，并能够根据当前状态选择适当的动作3.多模态强化学习在诸如机器人导航和自然语言处理等任务中得到了应用分层强化学习#强化学习基本概念退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究#强化学习基本概念强化学习基本概念：1.强化学习（RL）是一种机器学习，代理通过与环境互动和接受奖励来学习最佳行为策略。

2.RL系统包括代理、环境、动作、状态和奖励代理选择动作，环境根据动作改变状态，并给出奖励3.RL目标是学习策略，让代理在给定的环境中最大化总奖励马尔可夫决策过程（MDP）：1.MDP是一个四元组(S,A,P,R)，其中S、A、P、R分别表示状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数2.在MDP中，代理当前的状态和动作完全决定了未来的状态，环境是随机且无记忆的3.RL目标是找到MDP的最佳策略，该策略在给定当前状态时选择动作，以最大化未来奖励强化学习基本概念值函数和Q函数：1.值函数V(s)表示从状态s开始沿特定策略采取行动的预期长期奖励2.Q函数Q(s,a)表示从状态s采取动作a然后按照特定策略行动的预期长期奖励3.值函数和Q函数是衡量策略好坏的主要度量，也是RL优化策略的目标函数策略：1.策略(a|s)定义了代理在给定状态s下选择动作a的概率2.贪婪策略总是选择当前状态下价值最高的动作3.-贪婪策略以一定概率选择随机动作，以探索环境并避免局部最优解强化学习基本概念1.强化学习算法根据与环境的交互来更新策略或值函数2.时序差分（TD）算法使用当前和过去奖励估计未来奖励3.蒙特卡罗（MC）算法等待探索结束，然后使用所有奖励计算值函数。

探索与利用权衡：1.探索涉及尝试新的动作以获取环境知识，而利用涉及利用现有知识来最大化奖励2.探索-利用权衡是强化学习面临的关键挑战，因为过多的探索会阻止学习，而过多的利用会限制探索新机会强化学习算法：-马尔可夫决策过程(MDP)退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究-马尔可夫决策过程(MDP)马尔可夫决策过程(MDP)1.MDP是一个形式化的框架，用于对具有顺序决策问题进行建模它定义了一组状态、动作、转移概率和奖励函数2.状态表示系统当前的状态，动作表示系统可以采取的行动，转移概率表示在给定状态和动作的情况下转移到下一个状态的概率，奖励函数表示在给定状态和动作的情况下获得的奖励3.MDP的目标是找到一个策略，即一系列决策规则，使预期累积奖励最大化马尔可夫链1.马尔可夫链是一个随机过程，其中系统状态的变化仅取决于当前状态，与之前状态无关2.马尔可夫链可以用状态转移矩阵来表示，其中每个元素表示从一个状态转移到另一个状态的概率3.马尔可夫链的稳定分布是指随着时间推移系统状态的概率分布收敛到的分布马尔可夫决策过程(MDP)强化学习1.强化学习是一种机器学习技术，代理通过与环境交互并从反馈中学习来获取最优策略。

2.强化学习算法使用值函数和策略函数来估计动作价值和状态值，然后根据这些值选择动作3.强化学习算法可以通过探索环境来学习新的状态和动作，并通过利用已学到的知识来优化行为蒙特卡罗树搜索1.蒙特卡罗树搜索是一种规划算法，用于解决不确定和复杂的游戏或决策问题2.该算法通过构建一个游戏树来探索可能的状态和动作，并使用蒙特卡罗模拟来估计每个动作的价值3.蒙特卡罗树搜索可以找到高质量的解决方案，因为它考虑了未来状态的不确定性和决策的长期后果马尔可夫决策过程(MDP)时间差分学习1.时间差分学习是一种强化学习技术，用于估计值函数和策略函数2.该算法使用Bootstrapping技术，其中当前的估计值用于估计未来的值3.时间差分学习是高效的，因为它不需要访问整个状态转移矩阵，并且可以用于解决大型问题偏置方差权衡1.偏置方差权衡是一个机器学习概念，它描述了模型的偏差和方差之间的关系2.偏差是模型预测值和真实值之间的系统性差异，而方差是模型预测值的随机性3.理想情况下，模型的偏差和方差都应该较小，以实现良好的泛化性能强化学习算法退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究#强化学习算法马尔可夫决策过程（MDP）1.描述强化学习环境中代理与其环境之间的交互。

2.制定状态、动作、奖励和状态转移概率的数学形式化3.提供用于评估和解决MDP的理论框架贝尔曼方程1.提供递归方程，用于计算基于当前状态的最佳动作价值或状态值2.允许使用动态规划或价值迭代算法来解决MDP3.表达了强化学习中的核心偏置方差权衡：更新的价值估计与探索新动作之间的权衡强化学习算法蒙特卡罗方法1.使用采样技术直接从环境中估计价值函数2.通过模拟多个情节并收集经验来获得无偏估计3.方差高，需要大量的样本才能收敛时序差分学习(TD)1.结合蒙特卡罗采样和动态规划来减少方差2.使用bootstrapping技术更新价值估计，利用先前经验的近似值3.允许学习，无需等待情节结束强化学习算法演员-评论家方法1.分解强化学习问题为两个子问题：动作选择（演员）和价值估计（评论家）2.允许同时更新演员和评论家，从而促进探索和利用3.适用于连续动作空间和高维状态空间强化学习中的正则化1.通过限制模型的复杂性来减少过拟合并提高泛化能力2.通过添加L1/L2正则化项或使用丢弃技术来实现3.平衡偏置方差权衡，防止模型过于依赖训练数据值函数方法退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究-值函数方法值函数方法1.贝尔曼方程和动态规划：-值函数表示在给定状态下采取最佳行动的长期回报。

贝尔曼方程递归地更新值函数，直至收敛到最优值动态规划通过反向归纳解决贝尔曼方程，为每个状态找到最优动作2.蒙特卡罗树搜索（MCTS）：-一种基于模拟和搜索的规划算法通过模拟游戏或任务，MCTS估计每个动作的价值然后，它使用树搜索来选择最有可能导致高回报的动作3.时差学习（TD-Learning）：-一种学习算法，无需等待整个任务结束即可更新值函数TD-Learning通过利用近期的经验，逐步逼近最优值函数常见方法包括SARSA和Q-Learning值函数方法偏置-方差权衡1.偏差和方差：-偏差表示模型预测与真实值之间的系统性误差方差表示模型预测在不同情况下的变异性理想情况下，模型应具有低偏差和低方差2.正则化：-一种减少模型方差的技术正则化方法，如L1和L2正则化，通过向损失函数添加惩罚项来抑制过于复杂的模型正则化有助于防止过拟合，从而提高模型泛化能力3.交叉验证：-一种评估模型泛化性能的方法交叉验证将数据集划分为多个子集，并轮流使用作为训练集和测试集通过平均多个子集上的性能度量，交叉验证提供了模型泛化能力的更准确估计策略梯度方法退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究-策略梯度方法策略梯度方法1.原理：-策略梯度方法是一种强化学习算法，它通过直接优化策略（即动作选择策略）来求解马尔可夫决策过程（MDP）。

它旨在通过梯度下降法更新策略参数，以增加策略在给定状态下选择最佳动作的概率2.算法：-策略梯度定理为策略更新提供了梯度信息，它表示策略梯度与期望奖励梯度成正比具体来说，它是通过蒙特卡洛采样或时间差分学习估计期望奖励梯度来实现的3.优势：-策略梯度方法对于高维动作空间问题特别有用，因为它们不需要显式枚举所有可能的动作它们还可以处理非平稳或部分可观测环境策略梯度方法策略梯度方法的变体1.REINFORCE算法：-REINFORCE算法是策略梯度方法的简单实现，它使用蒙特卡洛采样来估计期望奖励梯度它是使用基准线函数，例如状态值函数或行动值函数，来减少方差的2.Actor-Critic方法：-Actor-Critic方法使用单独的网络来估计策略（Actor网络）和状态值函数或动作值函数（Critic网络）Critic网络为Actor网络提供关于动作后果的反馈，这有助于稳定学习过程3.TrustRegionPolicyOptimization(TRPO)：-TRPO算法通过限制策略更新的步长来确保更新的可信度它通过使用二次优化问题来确定策略更新的限制范围动作值方法退回在退回在强强化学化学习习中偏置方差中偏置方差权权衡的研究衡的研究-动作值方法动作值方法1.动作值函数（Q函数）估计动作在给定状态下的期望回报，是强化学习中广泛使用的方法。

2.通过迭代更新Q函数，动作值方法可以逐渐逼近最优策略，在该策略下，从每个状态采取的行动都会产生最高的期望回报3.动作值方法在处理连续状态空间和动作空间时表现出色，因为它可以直接为每个状态-动作对估计值，而无需显式表示策略或价值函数贪婪动作选择1.在贪婪动作选择中，代理会在每个状态中选择当前估计Q值最高的动作2.这种方法简单有效，但在探索和利用之间存在权衡，因为代理可能会过快地收敛到局部最优解3.为了缓解这一问题，可以引入-贪婪或软最大值动作选择策略，在一定概率下探索非最优动作动作值方法离线强化学习1.离线强化学习利用事先收集的数据来学习最优策略，而无需与环境进行交互2.动作值方法在离线强化学习中发挥着重要作用，因为它可以从数据中估计Q函数3.离线强化学习方法可以用于处理状态空间大且探索成本高的任务，例如围棋或星际争霸深度Q网络（DQN）1.DQN是一种将深度神经网络用于动作值函数估计的动作值方法2.DQN通过引入经验重放和固定目标网络等技术，克服了训练不稳定性和过拟合问题3.DQN在各种强化学习任务中取得了突破性成果，包括图像分类、游戏和自然语言处理动作值方法。