Méthodes de gradient de politique dans l'apprentissage par renforcement

Cette séance de cours se concentre sur les méthodes de gradient de politique dans le contexte de l'apprentissage par renforcement. Il commence par un aperçu des approches d'apprentissage par renforcement, contrastant avec les méthodes fondées sur les valeurs et les politiques. L'instructeur discute de la formulation de l'optimisation pour les méthodes basées sur les politiques, en soulignant l'importance de paramétrer les politiques pour les actions discrètes et continues. Diverses techniques de paramétrage, y compris les réseaux softmax et neuronaux, sont introduites. La séance de cours explore ensuite la méthode du gradient de politique, expliquant comment calculer les gradients à l'aide d'estimations stochastiques et de l'importance des estimateurs de gradient impartiaux. L'instructeur met en évidence les défis de la variance élevée dans les méthodes de gradient de politique et introduit des techniques pour réduire cette variance, telles que l'utilisation des fonctions de base. La séance de cours se termine par des exemples pratiques, y compris l'application de méthodes de gradient de politique au problème du pôle, illustrant comment ces méthodes peuvent efficacement apprendre à équilibrer le pôle. Dans l'ensemble, la séance de cours fournit une compréhension complète des méthodes de gradient de politique et de leurs applications dans l'apprentissage de renforcement.