GAN+增强学习, 从IRL和模仿学习, 聊到TRPO算法和GAIL框架, David 9来自读者的探讨,策略学习算法填坑与挖坑

如果你想成为大师,是先理解大师做法的底层思路,再自己根据这些底层思路采取行动? 还是先模仿大师行为,再慢慢推敲大师的底层思路?或许本质上,两种方法是一样的。 — David 9

聊到强人工智能,许多人无疑会提到RL (增强学习) 。事实上,RL和MDP(马尔科夫决策过程) 都可以归为策略学习算法的范畴,而策略学习的大家庭远远不只有RL和MDP:

来自:https://www.slideshare.net/samchoi7/recent-trends-in-neural-net-policy-learning

我们熟知的RL是给出行为reward(回报)的,最常见的两种RL如下

1. 可以先假设一个价值函数(value function)然后不断通过reward来学习更新使得这个价值函数收敛。价值迭代value iteration算法和策略policy iteration算法就是其中两个算法(参考:what-is-the-difference-between-value-iteration-and-policy-iteration)。之前David 9也提到过价值迭代:NIPS 2016论文精选#1—Value Iteration Networks 价值迭代网络

来自:https://www.youtube.com/watch?v=CKaN5PgkSBc

2. 可以先假设一个policy没有价值函数 ),从这个policy抽样一连串的行为,

得知这些行为的reward后,我们就可以由此更新policy的参数。这就是DPL(Direct Policy Learning)(参考:Whats-the-difference-between-policy-iteration-and-policy-search

以上两种方法最后都是为了学习到一个好的policy(策略,即状态->行为的映射),所以这些函数都可以归为策略学习算法。

除了这些,还有一种更有意思策略学习问题:如果没有reward(回报)的给出,只有专家(或者说大师)的一系列行为记录,是否能让模型模仿学习到大师的级别?(当然就目前的技术,我们需要大量的大师行为记录)。

这种类似模仿学习的问题就叫IRL(Inverse Reinforcement Learning或者逆向强化学习)。所以请再仔细看一下这些方法的区别:

来自:https://www.slideshare.net/samchoi7/recent-trends-in-neural-net-policy-learning

了解了这些大类,我们在回到RL,现在进入我们的正题TRPO算法(Trust Region Policy Optimization)。

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David 9

邮箱:yanchao727@gmail.com 微信: david9ml

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