Hindsight意为"事后"，结合强化学习中序贯决策问题的特性，我们很容易就可以猜想到，“事后”要不然指的是在状态s下执行动作a之后，要不然指的就是当一个episode结束之后。...而且，有这些知识也未必能设计出很好的奖励函数供智能体进行学习。因此，如果可以从简单的奖励函数（如二分奖励）学习到可完成任务的模型，那就不需要费心设计复杂的奖励函数了。...当序列长度大于40时，传统的强化学习算法就算有各种探索机制的加持，也不能学会解决这个问题，因为这个问题完全不是缺乏探索，而是状态太多，探索不完，导致奖励极其稀疏，算法根本不知道需要优化的目标在哪里。...红色曲线为future模式，蓝色曲线为final模式，绿色曲线为使用了count-based的DDPG，褐红色虚线为原始DDPG 从左至右依次是Pushing，Sliding，Pick-and-place...蓝色曲线为使用了HER的DDPG，文中并未说明HER是哪种模式，猜测是final模式，因为文中实验部分之前都是以final模式进行举例 绿色曲线代表应用了count-based的DDPG，褐红色虚线为原始
在这个过程中，用户当前时刻的状态依赖于上一时刻的状态以及当前时刻的输入，因此它是一个序列化建模的过程。 但是，实际在模型训练时，我们需要考虑到用户搜索数量的差异。...策略可以理解为使基于输入用户状态，对候选的商品进行直接打分； 基于长期价值：典型的模型是DQN。当长期价值最大的时候，其对应的策略也是最优的。...我们的模型会使用历史上一段时间的数据，在训练时我们先离线地使模型达到收敛状态，再将其推至线上进行服务。模型一般一天更新一次，所以在一天之内模型的参数是不变的，但是用户的状态向量会做不断的增量更新。...Q4：请问我们的环境是静态数据吗？如果是静态数据，怎么做探索？ A：在训练的过程中，环境是一个静态数据，我们使用用户的历史session，通过RNN不断地学习下一个session的状态。...在线服务时，当模型有了初始状态之后，在线环境会给予它实时反馈，进而做在线的更新。 Q5：请问有没有考虑过listwise的排序方法？ A：Listwise排序更多地会用在有监督学习中。
强化学习问题中最棘手的问题之一就是稀疏奖励。...意为"事后"，结合强化学习中序贯决策问题的特性，我们很容易就可以猜想到，“事后”要不然指的是在状态s下执行动作a之后，要不然指的就是当一个episode结束之后。...而且，有这些知识也未必能设计出很好的奖励函数供智能体进行学习。因此，如果可以从简单的奖励函数（如二分奖励）学习到可完成任务的模型，那就不需要费心设计复杂的奖励函数了。...当序列长度大于40时，传统的强化学习算法就算有各种探索机制的加持，也不能学会解决这个问题，因为这个问题完全不是缺乏探索，而是状态太多，探索不完，导致奖励极其稀疏，算法根本不知道需要优化的目标在哪里。...蓝色曲线为使用了HER的DDPG，文中并未说明HER是哪种模式，猜测是final模式，因为文中实验部分之前都是以final模式进行举例 绿色曲线代表应用了count-based的DDPG，褐红色虚线为原始
，不难发现当折扣率 y = 1 时，有 ? 成立。也就是说，当 y = 1 时，最大化长期累积奖赏将直接带来搜索引擎成交额的最大化。当 y 时，由于 ? 是 ?...我们采用深度神经网络作为策略函数和值函数的模型，实现了 DPG-FBE 算法的深度强化学习版本 DDPG-FBE。同时，我们也实现了 DPG 算法的深度强化学习版本，即 DDPG 算法 [13]。...基于数据流的强化学习排序系统构架 为了满足对高并发度和海量数据处理的需要，我们设计了一套基于数据流的强化学习商品排序系统，并在此基础之上实现 DPG-FBE 算法。...这些样本将以数据流的形式不断地输出给强化学习组件，用于策略模型参数的更新。每当策略模型有更新时，新的模型将被写入在线 KV 系统。...我们在基于数据流的强化学习商品排序系统中分别实现了 DDPG 和 DDPG-FBE 算法，并进行了为期一周的 A/B 测试。
第3节介绍网络结构上的优化，针对强化学习训练不稳定、难以收敛、学习效率低、要求海量训练数据的问题，我们结合线上A/B Test的线上场景改进了DDPG模型，取得了稳定的正向收益。...网络主要分为两个部分：把用户实时行为序列的Item Embedding作为输入，使用一维CNN学习用户实时意图的表达；推荐场景其实仍然相当依赖传统特征工程，因此我们使用Dense和Embedding特征表达用户所处的时间...w=2672&h=998&f=png&s=209695] 图5 序列模型和特征工程效果对照 图5左侧是序列模型的部分，分别使用不同的Pooling方式和一维CNN离线效果的对比，右侧是Dense和Embedding...动作设计是针对多目标模型融合的场景，是个业界普遍存在并且监督学习不太适用的场景，也能体现强化学习的能力。奖励塑形是为了缩小强化学习的目标和业务目标之间的Gap，需要在数据洞察和业务理解上做一些工作。...再如，使用更多的训练数据降低经验风险，更少的参数降低结构风险的思路对强化学习仍然适用，因此我们认为DDPG的改进工作能够推广到不同业务的线上A/B Test场景中。
第3节介绍网络结构上的优化，针对强化学习训练不稳定、难以收敛、学习效率低、要求海量训练数据的问题，我们结合线上A/B Test的线上场景改进了DDPG模型，取得了稳定的正向收益。...网络主要分为两个部分：把用户实时行为序列的Item Embedding作为输入，使用一维CNN学习用户实时意图的表达；推荐场景其实仍然相当依赖传统特征工程，因此我们使用Dense和Embedding特征表达用户所处的时间...原因是在行为数据非常丰富的情况下，序列模型受限于复杂度和效率，不足以充分利用这些信息，Binary Sequence可以作为一个很好的补充。 ?...动作设计是针对多目标模型融合的场景，是个业界普遍存在并且监督学习不太适用的场景，也能体现强化学习的能力。奖励塑形是为了缩小强化学习的目标和业务目标之间的Gap，需要在数据洞察和业务理解上做一些工作。...再如，使用更多的训练数据降低经验风险，更少的参数降低结构风险的思路对强化学习仍然适用，因此我们认为DDPG的改进工作能够推广到不同业务的线上A/B Test场景中。
之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法，但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互，比如说，多个机器人的控制，语言的交流，多玩家的游戏等等。...为什么要使用DDPG方法作为基准模型呢？主要是集中训练和分散执行的策略。 本文提出的方法框架是集中训练，分散执行的。我们先回顾一下DDPG的方式，DDPG本质上是一个AC方法。...DQN不适合这么做，因为DQN训练和预测是同一个网络，二者的输入信息必须保持一致，我们不能只在训练阶段加入其他智能体的信息。 2、DDPG算法的简单回顾 什么是DDPG 什么是DDPG呢？...每个Agent的训练同单个DDPG算法的训练过程类似，不同的地方主要体现在Critic的输入上：在单个Agent的DDPG算法中，Critic的输入是一个state-action对信息，但是在MADDPG...-Policy Gradient基本实现 深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现 深度强化学习-DDPG算法原理和实现 对抗思想与强化学习的碰撞-SeqGAN模型原理和代码解析
强化学习是机器学习的一个分支，相较于机器学习经典的有监督学习、无监督学习问题，强化学习最大的特点是在交互中学习（Learning from Interaction）。...强化学习的最终目标是求解policy，因此Value-based的方法是一种“曲线救国”。...论文中，解决的问题是Atari游戏问题，输入数据（状态S）就是游戏原始画面的像素点，动作空间是摇杆方向等。...DQN具体的网络结构见下：实际输入是游戏的连续4帧画面，不只使用1帧画面为了感知环境的动态性，接两层CNN，两层FNN，输出各个动作的Q值。 ?...都是为了解决模型训练稳定性问题，大同小异吧。 Noise sample：连续动作空间的RL学习的一个困难时action的探索。DDPG中通过在action基础上增加Noise方式解决这个问题。 ?
之前我们已经介绍过策略梯度的基本思想和实现了，大家可以有选择的进行预习和复习： 深度强化学习-Policy Gradient基本实现 当基于值的强化学习方法和基于策略梯度的强化学习方法相结合，我们就产生了...Actor-Critic方法，关于这个方法的介绍，可以参考文章： 深度强化学习-Actor-Critic算法原理和实现 但是对于Actor-Critic算法来说，模型涉及到了两个神经网络, 而且每次都是在连续状态中更新参数..., 每次参数更新前后都存在相关性, 即模型的训练数据不再是独立同分布，这导致神经网络只能片面的看待问题, 甚至导致神经网络学不到东西。...那么如果在Actor-Critic网络结构中加入这两个机制，就得到了一种新的强化学习模型：Deep Deterministic Policy Gradient，简称DDPG！...总的来说，Critic的状态估计网络的训练还是基于现实的Q值和估计的Q值的平方损失，估计的Q值根据当前的状态S和动作估计网络输出的动作A输入状态估计网络得到，而现实的Q值根据现实的奖励R，以及将下一时刻的状态
下图是目前的实验结果，就目前的实验结果来看，监督学习的表现要远好于强化学习。 图例 ：蓝色的折线是测试数据集，其他颜色的折线是三种不同的监督学习模型在测试集上的预测。...Naive-LSTM (LSTM) 该模型是基于LSTM和Dense（全连接）的基本模型，输入是序列长度为5，即第T到第T+4天的OCHLV数据，输出是一个实数，代表了第T+5的预测收盘价格。...接下来是关于3个强化学习模型的介绍，但是在介绍强化学习模型前，我们首先对强化学习的数据和环境一个简短的概述。...： 图例 - 横坐标是时间，纵坐标是利润，其中蓝色折线是基准线，其他颜色的折线是强化学习模型表现 可以看出，除了Policy Gradient可以跑赢基准收益外，其他强化学习模型的收益甚至不如基准，这里非常值得讨论...接下来是关于强化学习模型的介绍： Policy Gradient NIPS.
实现端到端的控制也是要求能处理高维的，如图像、声音等的数据输入。前些年开始兴起的深度学习，刚好可以应对高维的输入，如果能将两者结合，那么将使智能体同时拥有深度学习的理解能力和强化学习的决策能力。...另外，强化学习算法根据策略是否是随机的，分为确定性策略强化学习和随机性策略强化学习。根据转移概率是否已知可以分为基于模型的强化学习和无模型的强化学习算法。...要想将深度学习融合进强化学习，是有一些很关键的问题需要解决的，其中的两个问题如下： 1、深度学习需要大量有标签的数据样本；而强化学习是智能体主动获取样本，样本量稀疏且有延迟。...DQN所做的是用一个深度神经网络进行端到端的拟合，发挥深度网络对高维数据输入的处理能力。...DDPG的整体结构如下： DDPG方法是深度学习和强化学习的又一次成功结合，是深度强化学习发展过程中很重要的一个研究成果。
通过使用自动控制系统，可以更有效地控制协调和连接的交通系统，可以节省出行时间。当车辆在交通上花费更多时间时，油耗会增加，这会对环境和经济产生影响。人类干预被尽量减少的另一个原因是人类行为的不可预测性。...无监督学习基于模式发现，不需要预先知道输出标签。第三种机器学习范式是强化学习（RL），它以马尔可夫决策过程（MDP）为基础，以奖励或惩罚为准则，采取序列化的行动。...图1显示了强化学习过程的示意图。 1.1 马尔可夫决策过程（MDP） 强化学习方法可以形式化为马尔可夫决策过程（MDP），MDP 是序列决策算法的一般数学框架。...以上这两种 doubling 和 dueling DQN 模型在使用优先经验回放时在离散行动的深度强化学习中取得了当前最好的性能。...DDPG 在状态空间使用确定性的策略梯度方法，而不是同时在状态空间和行动空间都使用随机梯度下降[20]。DDPG 与传统的 DQN 的一个不同是它使用一个新的软性的目标更新模型执行频繁的软性更新。
此外，当排序应用的目标是预测现有数据集中不存在的情况时，传统的排序学习将变得无能为力。举一个商品排序的例子。在排序list结果展现中，我们设置业务限制：top10的item只能是1000元以上的商品。...而RL的目标，就是学习这些对权重做出调整的“超参”，从而能够依照不同的输入数据，得到更优的排序序列。在粒度控制上，我们以城市为单位进行action输出，这样做的主要考量是数据部分的工程复杂性。...首先来说，由于开销限制，即使使用了流式处理，模型在线更新频次也不能做得非常高，那么同样具有experience replay机制的DDPG能够更好地实现较高的数据训练效率。...整体上RL模型将会依据输入数据，调整现有模型的某些重要的权重值。RL模型的输入值包括了全网比价结果，以及城市粒度的默认排序相关统计维度。 ?...显然这是一个简化操作，但我们认为在城市粒度上，追求多步MDP意义不大，设置γ=0能够简化模型。当粒度细化到单独一个用户时，考虑MDP将更为有价值。 模型调整的粒度。
本篇文章是博主强化学习（RL）领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。...替代目标（Hindsight Goal）：当智能体未能实现原定目标时，可以通过将经验回放中的某个状态设定为新的目标，来重构经验轨迹。这使得智能体可以从“失败”的经验中学习。...公式上，经验回放会从 被重新标注为 ，其中 是基于新的替代目标 计算的奖励。 HER的回放策略假设成功达成目标的情况下： 其中 表示指示函数，当状态 达到新的替代目标 时，奖励为1。...3.4 策略更新 HER中的策略更新与经典的深度强化学习算法（如DDPG或DQN）结合使用。...DDPG：使用 DDPG 的 actor-critic 模型。 HER：在每个 episode 结束时，使用 hindsight 技术重新构造目标并存储经验。 经验回放：利用经验池来更新网络。
下图是目前的实验结果，就目前的实验结果来看，监督学习的表现要好于强化学习。 ? 图例 ：蓝色的折线是测试数据集，其他颜色的折线是三种不同的监督学习模型在测试集上的预测。...Naive-LSTM (LSTM) 该模型是基于 LSTM 和 Dense（全连接）的基本模型，输入是序列长度为 5，即第 T 到第 T+4 天的 OCHLV 数据，输出是一个实数，代表了第 T+5...，其创新点在于该模型连续两次使用注意力机制，在对原始序列使用注意力机制求权重后再次使用注意力机制对编码后的序列求权重，然后经解码与全连接层后输出结果。...接下来是关于 3 个强化学习模型的介绍，但是在介绍强化学习模型前，我们首先对强化学习的数据和环境一个简短的概述。...图例 - 横坐标是时间，纵坐标是利润，其中蓝色折线是基准线，其他颜色的折线是强化学习模型表现 可以看出，除了 Policy Gradient 可以跑赢基准收益外，其他强化学习模型的收益甚至不如基准，这里非常值得讨论
对我们而言幸运的是，我们可以使用人工智能中被称为强化学习的领域来攻克这些挑战。 强化学习（RL） 强化学习（RL）是机器学习的一类，我们可以通过执行操作和查看结果来教授代理在环境中如何表现。...策略梯度 三种强化学习方法： 基于模型的强化学习使用模型和成本函数来找到最佳路径。 值学习使用V或Q值来推导最优策略。 策略梯度方法侧重于策略。 ? 我们使用下面这个差值结合梯度上升来更新策略。 ?...他们制定了一种被称为深度确定性策略（DDPG）的策略梯度actor-critic算法，该算法是离线的和无模型的，并且使用深度Q网络(DDPG)中的一些相同方法。...无模型算法 无模型强化学习算法是不使用任何其他外界事物来确定代理如何与环境交互的算法。 无模型算法通过策略迭代或值迭代等算法直接估计最优策略或值函数。...以下是主要的步骤： 1.设置数据结构以表示重放缓冲区。当被问及时，重放缓冲区返回随机选择的一批经验。
强化学习具有以下特征： 没有监督数据，只有奖励（reward）信号； 奖励信号不一定是实时的，而很可能是延后的，有时甚至延后很多； 时间（序列）是一个重要因素； 智能体当前的行为影响后续接收到的数据。...如果只有标注数据，学习到的模型每个时刻偏移了一点，到最后可能会偏移非常多，产生毁灭性的后果。强化学习能够学会自动修正偏移。...那么，我们是怎么做到的呢我们采用了一种流行的无模型深度强化学习算法（深度确定性策略梯度：deep deterministic policy gradients，DDPG）来解决车道跟踪问题。...我们的模型输入是单目镜摄像头图像。我们的系统迭代了三个过程：探索、优化和评估。...DDPG 相对于 DPG 的核心改进是：采用卷积神经网络作为策略函数μ 和 Q 函数的模拟，即策略网络和 Q 网络；然后使用深度学习的方法来训练上述神经网络。
摘要 模型无关的强化学习被成功应用于许多难题，最近还被用于处理大型神经网络策略和价值函数。然而，模型无关的算法的样本复杂度往往限制了它们在硬件系统中的应用，尤其是使用高维函数逼近器时。...我们表明，当学到的动态模型与真实模型完美匹配时，这种方法极其有效，但在学习到的不完美的模型情况下则会戏剧性地下跌。...正如在我们的评估中展示的一样, 当已学过模型完全匹配的真实模型时，使用Dyna-Q方法来加速模型无关强化学习是非常有效果的，但模型变差时迅速降解....当 γ 时, 我们可以设置 T = ∞, 虽然在我们的实验任务中我们使用的是有限范围。预期回报R能够使用各种基于模型的模型无关算法进行优化。...使用想象推广法加速学习 尽管NAF在连续域actor-critic模型无关深度强化学习方法提供了一定的优势，我们可以通过利用已学到模型大幅度提高其数据处理效率。
一般来说，强化学习第一个案例都是用“cartpole”，也即是在一个平衡木上保持木杆不下落： 但是这个案例一般离我们生活比较远，因此本入门案例使用了微信“跳一跳”作为强化学习的目标。...在本案例中，大体框架如下： 实现“跳一跳”环境交互 实现强化学习算法DDPG，用来构建AI智能体 1.背景知识 首先简要介绍一下强化学习和DDPG算法的一些背景知识。...强化学习不同于传统的有监督学习，它本身没有有标签数据进行学习，只能通过不断的试错，来提升自己。在试错的过程中，就需要不断的与环境进行交互：也就是不断的在环境中做出动作，从而得到相应的反馈和奖励。...“-1” main.py：训练智能体主函数入口 GetEnv.py：构造智能体环境 DDPG.py：强化学习DDPG算法 2 Part.1 智能体环境 这里使用电脑版本的“跳一跳”小程序，这样我们就可以操作鼠标进行游戏...3.AI智能体效果 最后，在学习了大概700次迭代后，耗时大约在3小时左右，模型已经可以不断跳跃50次而不失败： 在人类来看，面积最小的，往往也是最难跳稳得，但是对应AI来说，能够较为容易的跳上去：
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