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2025/09/25
第三部《強化學習》67/100 PPO vs DQN vs A2C 比較總覽 🧠 選對工具事半功倍!
DQN 適合離散動作,簡單高效但偏高估;A2C 結合策略與價值,支援多環境並行,穩定性中偏高;PPO 引入剪裁更新,穩定性與泛用性最佳,為工業主流。選擇需依任務特性決定,善用工具才能事半功倍。
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2025/09/25
第三部《強化學習》66/100 🔥 高效學習 + 高熵探索 = 穩定又聰明!
SAC 演算法結合「最大熵強化學習」與雙 Q 結構,兼顧高效探索與穩定收斂。透過自動調整 α 平衡探索與利用,避免過早收斂,適合連續控制、自駕車與 RLHF 等應用,是當前最穩健主流方法之一。
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2025/09/25
第三部《強化學習》65/100 Twin Delayed DDPG(TD3)💡 雙網路控制減少過估計!
TD3 在 DDPG 基礎上引入「雙 Q 網路、延遲更新、策略平滑」三大改進,有效解決過估計與不穩定問題。能在連續控制任務中提供更準確、更穩定的學習表現,已成為取代 DDPG 的主流強化學習方法。
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2025/09/25
第三部《強化學習》64/100 🔍 損失函數、剪切範圍與訓練技巧!
PPO 透過剪裁目標函數控制策略更新幅度,結合 Value Loss 與 Entropy Bonus,兼顧穩定、準確與探索。透過適當設定 clip ε、GAE 與 mini-batch SGD,可避免震盪並提升效率,成為強化學習中最穩健高效的主流方法。
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2025/09/25
第三部《強化學習》63/100 ⚙️ 最受歡迎的強化學習演算法! PPO(Proximal Policy Optimiz
PPO 以剪裁目標函數取代 TRPO 的複雜限制,兼顧穩定性與簡單性。透過策略比裁剪、GAE 與 mini-batch SGD,能高效更新策略,廣泛應用於遊戲、機器人與對話系統,是現今強化學習的主流方法。
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2025/09/25
第三部《強化學習》62/100 TRPO 架構與核心原理 🏛 保證策略改進的穩定性!
TRPO 透過代理目標函數與 KL 散度限制,在「信任區間」內進行小步更新,結合共軛梯度法與線性搜尋,保證策略穩定提升。適合連續控制任務,但實作較複雜、計算成本高,卻在理論上具備穩定改進保障。
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2025/09/25
第三部《強化學習》61/100 什麼是 Trust Region Policy Optimization(TRPO)🧠
TRPO 透過限制新舊策略間的 KL 散度,在「信任區間」內小步更新,避免性能退步並提升穩定性。適用於高維連續控制如機器人任務,但實作複雜。理念可類比投資、健身與職涯轉換的漸進式進步。
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2025/09/25
第三部《強化學習》60/100 第六周小結與測驗:策略學習的力量 🔁 優雅又高效的決策者!
本章統整策略梯度核心:從 REINFORCE 到 Actor-Critic,再到 A2C 與熵正則化,展現如何平衡探索與穩定。透過 LunarLander 與跳跳機器人實作,學習者能理解策略學習在連續與複雜環境中的優勢,為進階演算法奠基。
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2025/09/25
第三部《強化學習》59/100 實作練習:LunarLander with Actor-Critic 🌙 火箭著陸不是
本單元以 Actor-Critic 演算法實作 LunarLander-v2,透過 Actor 輸出策略、Critic 評估狀態價值,利用 TD 誤差更新雙網路,逐步學會安全降落。並提供調參與探索建議,展現強化學習從互動中習得決策的核心精神。
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2025/09/25
第三部《強化學習》58/100 Entropy Regularization 熵正則化 🔥 鼓勵探索,避免單一策略!
熵正則化在強化學習中透過增加策略的不確定性,避免模型過早收斂於單一路徑,促進探索並提升長期表現。調整 β 參數能平衡探索與收斂,應用於遊戲、自駕車、多目標學習等場景,提升穩定性與適應力。
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