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李宏毅机器学习笔记36

news 2025/10/31 7:59:58

摘要

1.policy gradient A

2.exploration

摘要

本篇文章继续学习李宏毅老师2025春季机器学习课程，学习内容是policy gradient中评价A的定义及计算方法，训练过程中需要注意的问题和exploration的概念

1.policy gradient A

控制actor的行为，重点在我们如何定义A

先用一个最简单但不正确的方法帮助理解，收集到足够多的s和a的资料后，用A对他们进行评价，将reward作为A的评价，reward为正就希望偏向做这样的行为，为负就不希望做这样的行为。

但这样训练得到的actor并不好，因为我们可能需要左右移动之后射击才会得到reward，但是左右移动的reward为0，这并不代表左右移动不重要。如果照这样训练，得到的actor只会开火。

正确的做法是，a1有多好不取决于r1而是取决于r1之后的所有r，把他们加起来得到一个数值G1，把G1作为A，A2,A3以此类推。

当游戏非常长时，a1的影响力可能并不会影响到全部reward，因此对G进行改进得到G'，在之后的r增加系数 $\gamma$ ，每到下一个就多乘一次系数 $\gamma$ ，这样越远影响力就越小。

但好或坏是相对的，可能所有的行为得到分数都是正的，就会导致有些不好的行为，仍然鼓励actor去做，因此需要做标准化，还需要让所有的G'减去一个baseline B，目的是为了让A有正有负。

整个过程总结一下，首先需要定义初始参数 $\theta$ ，假设训练T轮，用actor与环境互动得到s和a，计算评价A，计算loss去更新参数。

复杂的是收集资料在循环内，也就是我们每一次更新参数都需要重新收集资料，每次收集的资料只能更新一次参数。

出现这样状况的原因是，每一轮的行为不同。假设第i轮和第i-1轮他们在s1都会采取a1，但是在s2时他们采取的行为就不一样了，所以一轮的资料只能训练一次。

2.exploration

actor执行行为是需要一定的随机性的，随机性不够可能会导致无法训练起来。假设actor只会向右移动，从来不知道开火，如果它从来不开火就永远不会知道开火这件事情是好还是不好。所有在训练过程中，是需要一定的随机性的，这样才能收集到更多的资料。为了加大随机性，可能会主动采取一些行为，比如刻意加大输出的entropy或者在参数上加入噪声让actor每次的行为都不一样，这就是exploration。