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REINFORCE 演算法
什麼是 REINFORCE 演算法？
REINFORCE 演算法是一種策略梯度演算法，屬於強化學習領域，基於蒙特卡羅方法。實現該演算法的簡單方法是採用梯度上升來改進策略，透過直接增加預期累積獎勵來實現。該演算法不需要環境模型，因此被歸類為無模型方法。
REINFORCE 演算法的關鍵概念
下面簡要描述了一些與 REINFORCE 演算法相關的關鍵概念：
- 策略梯度方法 - REINFORCE 演算法是一種策略梯度方法，這類演算法透過遵循預期累積獎勵的梯度來改進策略。
- 蒙特卡羅方法 - REINFORCE 演算法代表了一種蒙特卡羅方法的形式，因為它利用取樣來評估所需量。
REINFORCE 演算法是如何工作的？
REINFORCE 演算法由 Ronald J. Williams 於 1992 年提出。該演算法的主要目標是透過調整策略引數來最大化預期累積獎勵。該演算法訓練智慧體在環境中做出順序決策。REINFORCE 演算法的逐步分解如下：
情節取樣
該演算法首先從與環境互動的完整情節中取樣，其中智慧體遵循其當前策略。情節包括一系列狀態、動作和獎勵，直到狀態終止。
狀態、動作和獎勵的軌跡
智慧體記錄互動軌跡 - (s1,a1,r1,......st,at,rt)，其中 s 表示狀態，a 表示採取的動作，r 表示在每個步驟中獲得的獎勵。
回報計算
回報 Gt 回報表示智慧體期望從時間 t 開始獲得的累積獎勵。
Gt = rt + γrt+1 + γ2rt+2
計算策略梯度
計算預期回報相對於策略引數的梯度。為了實現這一點，需要計算所選行動的對數似然的梯度。
更新策略
在計算預期累積獎勵的梯度後，策略引數會朝著增加預期獎勵的方向更新。
重複上述步驟，直到狀態終止。與專注於即時獎勵的時間差分學習（Q 學習 和 SARSA）不同，REINFORCE 允許智慧體從狀態、動作和獎勵的完整序列中學習。
REINFORCE 演算法的優點
REINFORCE 演算法的一些優點包括：
- 無模型 - REINFORCE 演算法不需要環境模型，這使得它適用於環境未知或難以建模的情況。
- 簡單直觀 - 該演算法易於理解和實現。
- 能夠處理高維動作空間 - 與基於價值的方法相比，REINFORCE 演算法可以處理連續和高維動作空間。
REINFORCE 演算法的缺點
REINFORCE 演算法的一些缺點包括：
- 高方差 - REINFORCE 演算法在其梯度估計中可能會出現較大的方差，這可能會減慢學習過程並使其不穩定。
- 樣本利用效率低 - 該演算法需要為每個梯度計算提供一組新的樣本，這可能不如多次利用樣本的技術有效。
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