选自GitHub 作者：WilliamFalcon 机器之心编译 参与：乾树、黄小天 本文整理自 John Schulman 题为「深度强化学习研究的具体内容」的演讲，主要内容是作者在加州大学伯克利分校参加夏季深度强化学习训练营时写下的技巧...方法 1 ：简化特征空间： ◦ 例如，如果你正在使用图像（巨大的维度空间）学习，那么可能先要手动处理图像特征。...将问题重新定位为目标的距离，这将增加学习，并带来更快的迭代速度。 在强化学习中构建问题的技巧 也许现在还不清楚这些特征是什么，奖励是什么，甚至它是否可行。 1....◦ 为了更好的感受，在强化学习中我们通常将时间离散化。 ◦ 这 100 步是实际时间的 3 秒吗？ ◦ 那段时间里会发生什么？...你可能需要一个巨大的缓冲区，因此需要相应地修改代码。 2. 指定一份学习率表。 3. 如果收敛缓慢或有一个缓慢的启动期 耐心等待，DQN 收敛速度极慢。
Agent:从环境中接收感知并执行操作的程序，被翻译成为智能体，但是我个人感觉代理更加恰当，因为它就是作为我们人在强化学习环境下的操作者，所以称为代理或者代理人更恰当 Environment:代理所在的真实或虚拟环境...例如，在一辆自动驾驶汽车中，给定一张地图和一个要遵循的大致方向(固定策略)，但控制出错(未知的转移概率-向前移动可能导致汽车稍微左转或右转)和未知的行驶时间(奖励函数未知-假设更快到达目的地会带来更多奖励...优点：给定无限次试验，奖励的样本平均值将收敛到真实的预期奖励。 缺点：预期的奖励在每次试验结束时更新，这意味着代理在试验结束前什么都没有学到，导致直接效用估计收敛非常慢。...与ADP相比，TD学习不需要学习转换函数和奖励函数，使其计算效率更高，但也需要更长的收敛时间。 ADP和TD学习是离线强化学习算法，但在线强化学习算法中也存在主动ADP和主动TD学习!...Q-Learning与SARSA的更新规则差异显示在下面的图8中。 SARSA 以“策略”或者当前正在运行的策略的下一个状态的效用的q函数为目标，这样就能够获得下一个状态下的实际动作。
在强化学习中，我们不访问这个函数，因此这些方法试图对采样数据进行近似或隐式学习。 奖励函数R(s，a，s')。此函数说明每个步骤可获得多少奖励。...在强化学习中，我们不使用此函数，因此我们从采样值r中学习，采样值r使算法探索环境，然后利用最优轨迹。 折扣因子γ(伽马，范围[0,1])可将下一步的值调整为将来的奖励。...在强化学习中，我们不使用此函数，γ(gamma)控制了大部分学习算法和Bellman系优化的收敛性。 初始状态s0，也可能是结束状态。 ?...引领强化学习 值迭代 学习所有状态的值，然后我们可以根据梯度来操作。值迭代直接从Bellman更新中学习状态的值。在某些非限制性条件下，Bellman更新被保证收敛到最优值。 ?...基于样本的学习-如何解决隐藏的MDP MDPs中的迭代方法与解决强化学习问题的基本方法之间的惟一区别是，RL样本来自MDP的底层转换和奖励函数，而不是将其包含在更新规则中。
Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。...，用于ε贪婪算法 结果: Sarsa和Q-learning在收敛的时间上大致相同，但Q-learning能够学习13个步骤的最优路径。...总结 这个简单的例子说明了Sarsa和Q-learning之间的比较，我们总结两个算法的区别： Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的强化学习算法，它们在解决马尔可夫决策过程（MDP）中的强化学习问题时有一些重要的区别...学习方式: Sarsa：由于Sarsa在更新时会考虑在新状态下执行的下一个动作，它更适合于在线学习和与环境进行交互时的应用。Sarsa在实际应用中可能更加稳定，但也可能会收敛较慢。...这两种算法只是强化学习领域众多算法中的两种，还有其他更高级的算法如Deep Q Network (DQN)、Actor-Critic等，可以根据问题的复杂度和要求选择适当的算法。
答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。 强化学习(RL)是一系列用于迭代性学习任务的智能方法。由于计算机科学是一个计算领域，这种学习发生在状态向量、动作等以及转移矩阵上。...「动态规划」:通过将优化问题分解成最优子结构来简化优化问题的过程。 在强化学习中，我们使用Bellman更新过程来求解状态-动作空间的最优值和q值。这是从一个从给定的位置最终形成的预期未来奖励总和。...求和平衡了访问T(s,a,s')中的任何状态转移的概率和任何转移R(s,a,s')的奖励，从而为状态操作空间的值创建一个全局映射。 ?...与强化学习的关系 以上这都是强化学习的内容，我断言理解算法所基于的假设和模型将比仅仅复制OpenAI中的python教程为你提供更好的基础。...一开始，这些值是完全未知的，但是随着学习的出现，这些已知的值会逐渐收敛，以与系统完全匹配。
在这篇文章中，我们将尝试在不涉及技术细节的情况下，揭开它的神秘面纱。 状态、奖励和行动 每个强化学习问题的核心都是代理和环境。环境提供有关系统状态的信息。代理观察这些状态并通过采取行动与环境交互。...强化学习功能 强化学习的目标是用最大化奖励的方式，将状态映射到动作。但是 RL 代理究竟学习了什么？ RL 系统的学习算法分为三类： 基于策略的算法：这是最通用的优化类型。策略将状态映射到操作。...学习策略的 RL 代理可以创建从当前状态到目标状态的动作轨迹。 假设一个正在通过优化策略来导航走出迷宫的代理。首先，它进行随机移动，但不会收到任何奖励；只有它最终到达出口时，才会获得出口奖励。...它回溯其轨迹并根据代理与最终目标的接近程度重新调整每个状态-动作对的奖励。在下一集中，RL 代理进一步理解给定每个状态需对应采取哪些行动；它逐渐调整策略，直到收敛到最优解。...但与监督学习不同，深度强化学习模型在训练期间收集数据，而监督学习需要人工提前策划和准备训练数据。 深度强化学习和通用人工智能 AI 社区对深度强化学习的发展方向存在分歧。
上期我们一起学习了强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识， 深度学习算法(第35期)----强化学习之马尔科夫决策过程 今天我们学习强化学习中的时间差分学习与Q学习的相关知识。...时间差分学习 具有离散动作的强化学习问题通常可以被建模为马尔可夫决策过程，但是智能体最初不知道转移概率是什么，并且它不知道奖励会是什么。...时间差分学习（TD 学习）算法与数值迭代算法非常类似，但考虑到智能体仅具有 MDP 的部分知识。一般来说，我们假设智能体最初只知道可能的状态和动作，没有更多了。...TD 学习与随机梯度下降有许多相似之处，特别是它一次处理一个样本的行为。就像 SGD 一样，只有当你逐渐降低学习率时，它才能真正收敛（否则它将在极值点震荡）。...这被称为离线策略算法，因为正在训练的策略不是正在执行的策略。令人惊讶的是，该算法能够通过观察智能体的随机行为进行学习（好比是醉酒的猴子教你怎么打高尔夫球一样）最佳策略。我们能做得更好吗？
分类研究中的标准奖励函数是给一个正确分类（即预测标签和真实标签一致）一个0的奖励，否则给一个 -1 的奖励。这就意味着所有的分类错误都是同等的不好——但这实际上是不对的，特别是对人的分类错误时。...反向强化学习 解决这个问题的一个灵感是反向强化学习（inverse reinforcement learning）。在人工智能研究（例如强化学习）中，我们主要关注计算最优（或者只需OK）的行为。...也就是说，给定一个奖励函数，我们来在计算一个最优策略。在反向强化学习中，所做的工作正相反。我们需要观察最优行为，然后尝试计算智能体正在优化的一个奖励函数。...最后，反向强化学习是一个纯粹的推理问题，但是在价值对齐中，机器人必须共同学习其目标，并采取措施来实现。这意味着机器人在学习过程中必须考虑“探索-开发”的权衡。...我们可以看到这与反强化学习有着密切的联系。 Alice 根据一些回馈函数进行优化，在帮助她的过程中，Rob将会学习Alice正在优化的功能。
(λ)算法实现 强化学习实践六 给Agent添加记忆功能 强化学习实践七 DQN的实现 今天《强化学习》第三讲 动态规划寻找最优策略； 本讲着重讲解了利用动态规划来进行强化学习，具体是进行强化学习中的“...在刚才的格子世界中，基于给定策略的价值迭代最终收敛得到的策略就是最优策略，但通过一个回合的迭代计算价值联合策略改善就能找到最优策略不是普遍现象。通常，还需在改善的策略上继续评估，反复多次。...意味着使用DP算法，对于每一次状态更新，都要考虑到其所有后继状态及所有可能的行为，同时还要使用MDP中的状态转移矩阵、奖励函数（信息）。...因此在面对大规模MDP问题是，需要寻找更加实际可操作的算法，主要的思想是Sample Backups，后续会详细介绍。...注：本讲的内容主要还是在于理解强化学习的基本概念，各种Bellman方程，在实际应用中，很少使用动态规划来解决大规模强化学习问题。
论文《可安全干预的智能代理》将于本月底在纽约的第32届“人工智能中的不确定性”大会上呈现。论文摘要如下： “强化学习中的智能代理在与复杂环境（例如真实世界）互动时，不可能永远都在最佳状态上。...然而，如果学习中的代理期望从原本要执行的行为中获得奖励，长此以往，它可能会学会避免此类的人类干预，例如，代理会让暂停键失效——这是我们不想要的结果。...我们的结论是，即便是理想的、不可计算的强化学习代理，在总体可计算的（决定论的）环境中，也可以转变为可安全干预的代理。” Orseau和Armstrong的论文为解决矫正问题带来了一个新的视角。...可矫正的代理指的是，能够识别到自身有缺陷、或者正在开发中的代理，并能帮助其操作员进行维护、改善或者自我替换，而不是抗拒这些操作。...在强人工智能系统中，矫正主要是为了在系统终极目标不正确的时候，避免不安全的收敛工具性政策（例如，保护其当前的目标系统未来不受修改影响的政策）。
引言强化学习是一种机器学习方法，广泛应用于智能体与环境进行交互学习的场景。本文将深入比较Q-learning、SARSA和DQN这三种经典的强化学习算法，分析它们的优缺点以及适用场景。...1.2.2 缺点：不适用于连续动作和状态空间： 对于连续动作和状态空间的问题效果较差。不处理延迟奖励： 对于延迟奖励问题表现不佳。...3.2.2 缺点：复杂度高： DQN的实现相对较复杂，需要深度学习框架的支持。收敛较慢： 在某些情况下可能需要较长时间才能收敛。第四部分：如何选择？...结论在选择强化学习算法时，需要考虑问题的状态和动作空间以及对实时性的要求。Q-learning适用于简单问题，SARSA适用于实时决策问题，而DQN适用于处理连续空间和延迟奖励的问题。...希望本文能够帮助读者更好地选择适合其问题的强化学习算法。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
在强化学习中，人工智能 (AI) 面临类似游戏的情况（即模拟）。人工智能通过反复试验来提出问题的解决方案。...一个动作首先向代理提供奖励（注意，根据问题的适应度函数，奖励可以是正的也可以是负的），基于此奖励，代理内部的策略（ML 模型）适应/学习其次，它会影响环境并改变它的状态，这意味着下一个循环的输入会发生变化...这意味着染色体（位序列）中的某些基因（位）可以改变（翻转）。突变有助于保持种群内的多样性并防止过早收敛。终止：当种群收敛时，算法终止。这里的收敛表示个体的遗传结构不再有显着差异。...缺点 遗传算法：需要较少的关于问题的信息，但设计适应度函数并获得正确的表示和操作可能是非常复杂和困难的。它在计算上也很昂贵。 强化学习：过多的强化学习会导致状态过载，从而降低结果。...强化学习使代理能够基于奖励功能做出决策。然而，在学习过程中，学习算法参数值的选择会显著影响整个学习过程。
，或者是一个具体的数值，而强化学习没有监督数据，因此不能直接使用上述公式。 强化学习里只有即时奖励，没有监督数据。我们要找到能替代 ? 的目标值，以便来使用监督学习的算法学习到近似函数的参数。...收敛性 预测学习 MC使用的是实际价值的有噪声无偏估计，虽然很多时候表现很差，但总能收敛至局部或全局最优解。TD性能通常更加优秀，是否意味着TD也是一直收敛的呢？答案是否定的。...从表中可以看出，没有函数近似时，各种算法都收敛；线性函数近似时现时策略学习可以收敛，但离线策略时仅有MC收敛；非线性函数近似时无论采用现时策略还是离线策略只有MC收敛。而MC算法在实际中是很少使用的。...批方法应用于DQN网络 先前说过TD方法结合非线性的神经网络函数近似可能不会收敛，但DQN(Deep Q-Networks) 使用 经历重现和固定的Q目标值 能做到收敛而且保持很好的鲁棒性。...首先，随机采样打破了状态之间的联系；第二个神经网络会暂时冻结参数，我们从冻结参数的网络而不是从正在更新参数的网络中获取目标值，这样增加了算法的稳定性。
强化学习代理环境 强化学习任务是训练与环境交互的代理。代理通过执行操作到达不同的场景，称为状态。行动会带来正面和负面的回报。 代理只有一个目的，那就是最大限度地提高一段经历的总回报。...因此，Q值取决于未来状态的Q值，如下所示： ? 调整gamma的值将减少或增加未来奖励的贡献。 由于这是一个递归方程，我们可以从对所有Q值进行任意假设开始。根据经验，它将收敛到最优策略。...二、为什么选择“深度”Q-Learning Q-Learning是一个简单但功能强大的算法，可以为我们的代理提供一个备忘单，有助于代理准确地确定要执行的操作。 但如果这张备忘单太长怎么办？...下一步动作由Q网络的最大输出决定。 这里的损失函数是预测的Q值和目标Q值–Q*的均方误差。 这基本上是一个回归问题。然而，我们不知道这里的目标或实际价值，因为我们正在处理一个强化学习问题。...我们将把我们的策略设置为epsilon greedy，把我们的内存设置为顺序内存，因为我们希望存储我们所执行的操作的结果以及每个操作获得的奖励。
RLHF使用机器学习方法学习奖励模型，并且在学习过程中采用人类给出的反馈。 比较人工指定奖励模型与采用机器学习方法学习奖励模型的优劣：这与对一般的机器学习优劣的讨论相同。...4、什么样的人类反馈才是好的反馈 好的反馈需要够用：反馈数据可以用来学成奖励模型，并且数据足够正确、量足够大、覆盖足够全面，使得奖励模型足够好，进而在后续的强化学习中得到令人满意的智能体。...有些任务给出评价一致的奖励值有困难，但是比较大小容易得多。但是没有密集程度的信息。在大量类似情况导致某部分奖励对应的样本过于密集的情况下，甚至可能不收敛。...一般认为，采用比较类型的反馈可以得到更好的性能中位数，但是并不能得到更好的性能平均值。 2.在用逆强化学习的思路训练奖励模型的RLHF系统中，人类的反馈并不是奖励信号，而是使得奖励更大的奖励模型输入。...除此之外，下面几点会导致奖励模型不完整不正确，导致后续强化学习训练得到的智能体行为不能令人满意。 1.提供人类反馈的人群可能有偏见或局限性。
虽然最直接的偏好学习方法是对人类展示的高质量响应进行监督性微调，但最近相对热门的一类方法是从人类（或人工智能）反馈中进行强化学习（RLHF/RLAIF）。...也就是说，完全可以直接优化语言模型以坚持人类的偏好，而不需要明确的奖励模型或强化学习。...重要的是，这些样本的权重是由隐性奖励模型 对不喜欢的完成度的评价高低来决定的，以 β 为尺度，即隐性奖励模型对完成度的排序有多不正确，这也是 KL 约束强度的体现。...他们还考虑了 PPO，使用从偏好数据中学习的奖励函数，以及 PPO-GT。PPO-GT 是从可控情感设置中可用的 ground truth 奖励函数学习的 oracle。...图 2 展示了情绪设置中各种算法的奖励 KL 边界。 图 3 展示了 DPO 收敛到其最佳性能的速度相对较快。 更多研究细节，可参考原论文。 © THE END
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】强化学习不只是智能体和环境之间的博弈，也是开发者与智能体在规则设计上的博弈。...但我们该如何解决人工智能系统正在追求非用户预期目标？ 之前的工作普遍认为是环境设计者提供了不正确的规则及引导，也就是设计了一个不正确的强化学习（RL）奖励函数。...不过智能体的学习能力还是很强的，可以在充满障碍物的环境中移动，但关键是这种跟随其他人的能力是一个不符合预期的目标。...这使得目标错误泛化成为一种特殊的鲁棒性或泛化失败，在这种情况下，模型的能力可以泛化到测试环境中，但预期的目标却不能。...不止强化学习 目标错误泛化并不局限于强化学习环境，事实上，GMG可以发生在任何学习系统中，包括大型语言模型(LLM)的few shot学习，旨在用较少的训练数据建立精确的模型。
iteration 4.策略迭代，policy iteration 两个典型案例 案例1：直升飞机的自主控制 强化学习可以实现高难度特技飞行的自主控制，下图是吴恩达和他的学生们编程实现的强化学习算法自主控制直升机特技飞行...如上式所示，总的奖励回报为奖励函数与折扣因子的函数，定性描述为越早期的状态和行动对最终结果的影响越大。而强化学习的最终目的是最大化总的奖励汇报，如下式。 ?...通过推导，强化学习求最优值函数的过程，也就是求解最大化后续折扣奖励求和函数下的策略π的过程，如下所示。 ? 3.值迭代 求解强化学习函数的过程主要有值迭代和策略迭代两种方法。...但通常强化学习所面临的求解参数可达到几万甚至几十万个，此时策略迭代方法更为合适。 值迭代方法的主要流程，即使用贝尔曼方程不断更新估计的值函数，直到收敛。 ?...4.策略迭代 策略迭代方法如下所示，即使用当前的值函数不断更新策略，直到收敛。 ? 5.一个典型的强化学习过程 定义一个马尔科夫过程如下所示。 ? 状态转移概率定义如下： ?
层级增强学习 Hierarchical Reinforcement Learning 层次强化学习(HRL)是一种计算方法，旨在通过学习在不同的时间抽象层次上操作来解决这些问题。...为了真正理解在学习算法中需要一个层次结构，以及为了在RL（增强学习）和 HRL 之间架起桥梁，我们需要记住我们正在努力解决的问题: MDPs （马可夫决策过程）。...在实践中，封建学说利用了两个概念: 信息隐藏: 管理层以不同的分辨率观察环境 隐藏奖励: 管理者和"员工"之间通过目标进行沟通——达到目标会得到奖励 信息和奖励隐藏的一个值得注意的效果是，管理者只需要知道他们自己的任务选择尺度的系统状态...HRL最著名的理论架构可能是选项框架。与封建学习不同，如果动作空间由原始动作和选项组成，那么遵循选项框架的算法被证明会收敛到最优策略。 否则，它仍将趋于一致，但将成为一个等级最优的政策。...(经典Q-learning中的Q), C(p,s,a) 是父任务执行后期望得到的总奖励。
MDP 是一种优美、简练的数学抽象，并不涉及现实世界中那些混乱的情况。在 MDP 的情况下，我们不必像在「将任务简化为强化学习问题」时那样，思考「这是正确的奖励函数吗？」...但是，如果从另一个层面上看，我们将这种奖励裁剪操作看做一种强化学习简化技术，那么这种做法就显得十分明智了。...然而，由于深度强化学习是相当不稳定的，求解一个收敛较慢的 MDP 比求解一个收敛较快的 MDP 要困难一些，因此加入折扣因子是有帮助的。...例如，Hessel 等人于 2018 年提出「POPART」方法消除了奖励裁剪操作的要求。这是一项十分明智的技术，也是朝着真实的 Atari 环境下的策略学习前进的一大步（因为减少了一项简化操作）。...（显然还有其它类别的工作，但这里提到的是与强化学习最相关的）。这些类型的工作形成了各种层次结构。
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