Apprentissage par renforcement profond: techniques d'optimisation des politiques proximales

Cette séance de cours se concentre sur les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour un contrôle continu, en mettant l'accent sur l'optimisation des politiques proximales (PPO). L'instructeur discute des défis des espaces d'action et d'observation de grande dimension, tels que ceux rencontrés dans les simulations robotiques. La séance de cours explique comment les méthodes de gradient de politique standard peuvent être instables et lentes, nécessitant le développement d'approches plus robustes comme PPO. L'instructeur détaille les mécanismes de mise à jour des politiques, y compris l'importance des taux d'apprentissage et l'optimisation des fonctions d'objectifs de substitution. Des concepts clés tels que la fonction d'avantage et la relation entre les anciennes et les nouvelles politiques sont explorés. La séance de cours couvre également l'optimisation de la politique de la région de confiance (TRPO) et l'objectif de substitution découpé, soulignant leur rôle dans le maintien de la stabilité et de l'efficacité dans les mises à jour de la politique. La session se termine par un résumé des principaux points et un quiz pour renforcer la compréhension du matériel présenté.