Trust Region Policy Optimization教學 - Part 1

閱讀時間約 1 分鐘

首先定義符號:

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因此我們有​

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其中

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再定義State Avtion Value.Function、Value Function和Advantage Function分別為:

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接著我定義

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此外觀察上述定義,能有

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因此我有以下展開

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這時回顧

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因此我有

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結合之後得到

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移項之後得到

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接著我把最後一項的期望值展開

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稍微調整一下位置

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然後我定義Discounted Visit Probability

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因此我有

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這告訴我們一件重要的事情:如果我要判斷新的Policy是否有比較好,只須要判斷對所有狀態下,如果有以下情況的話

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則新的Policy會較優。

這同時也說明,更新策略為

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此外要如何判斷已經達到最佳的Policy了呢?

只需要確保在新的Policy之下,其能達到的狀態和所有能採取的動作,都不再能造成正的

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則說明已經達到最佳Policy

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這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
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