Policy Gradient Algorithms

摘要

介紹了基於策略梯度（Policy Gradient）的各種演演算法，旨在直接最佳化行動策略以獲得最佳報酬。文章詳細解釋了策略梯度定理，並介紹了經典的 REINFORCE 方法，以及為降低方差而設計的 TD3、SVPG 和 IMPALA 等演演算法。內容涵蓋了多智慧體環境下的 MADDPG 以及利用 Stein 變分梯度下降的 SVGD 演演算法，幫助讀者理解不同策略最佳化技術的原理與應用。

This article introduces various policy gradient algorithms designed to directly optimize action policies for optimal rewards. It explains the policy gradient theorem and details classic methods like REINFORCE, while covering advanced techniques such as TD3, SVPG, and IMPALA for multi-agent settings…

重點

• 策略梯度直接最佳化行動策略，而非狀態價值。
• REINFORCE 透過蒙特卡洛樣本計算梯度，但方差高。
• TD3 結合雙 Q 學習與平滑目標，大幅降低過高方差。

提到的工具與公司

• TD3
• SVPG
• MADDPG
• SVGD
• REINFORCE
• IMPALA

適合誰看

對機器學習、強化學習及 AI 演演算法感興趣的程式開發者或研究者。

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講者

Lilian Weng

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