强化学习 10: 实践中的一些技巧
2018-11-27 本文已影响52人
不会停的蜗牛
在实践中有时候为了达到更好的效果需要用一些技巧。
Practical Reinforcement Learning
1. 我们知道在交叉熵方法中，例如进行一百次实验，那么只需要选择其中最好的25次。这样的采样其实是效率很低的。
所以可以用一些小窍门来让它执行得更高效一些。例如可以重新利用一下过去的3到5次迭代中的样本，即不需要每次都采样几百次几千次，也许可以只采样20次，然后剩下的80次是利用之前的样本。
2. 交叉熵方法还有一个问题是，有些时候会陷入局部最优的情况。例如有一些神经网络结构会导致它产生梯度爆炸，那么 agent 就很大可能不会遇见零概率的情况。
在强化学习中这个问题是很糟糕的，因为如果没有概率为零的 action，就意味着 agent 会错过某些 action 和 state，因为从来没有采取过这个 action，就可能导致遇见的只是一个局部最优解，真正的最优解还没有机会遇见。有一种最简单的解决方法是对熵做正规化。
3. 对于交叉熵方法，很容易应用并行算法。例如我们要对视频游戏采样1000次，就可以并行地进行采样。
4. 还有一个情况是，如果我们不想仅仅依赖于当前的观察，可以用一些神经网络结构来记忆存储，存储前面的一些有用的信息，这个会在后面学习。
学习资料：
Practical Reinforcement Learning
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