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标题: 强化学习随机策略之高斯似然数原理与代码实现 [打印本页]

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作者: 草莓干    时间: 2020-12-17 15:25
标题: 强化学习随机策略之高斯似然数原理与代码实现

一、原理介绍

使用随机策略有两个关键点

• 从策略当中进行采样，获得动作a(Action)
  

• 计算特定动作的似然数 logπθ（a∣s）
  

1、什么是多元高斯分布？

在多元高斯分布中，当协方差矩阵 ∑ 只有在对角元素非零，而其余元素为 0时，成为对角高斯分布。

多元高斯分布（Multivariate Gaussian Distribution）是一元高斯分布的在向量形式上的推广，其中向量的均值为，协方差矩阵为，概率密度函数表示为：

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例如二元高斯多元分布可以如图所示：

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对于一对随机变量X和Y，它们的协方差矩阵写作 

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对于多个变量的问题，用协方差矩阵  来表示各个变量之间的相关性，有

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2、对角多元高斯分布

特殊地，当 N 个随机变量为各自独立的高斯随机变量时，协方差矩阵为对角阵，即

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3、对角高斯策略 Diagonal Gaussian Policies

由于标准差的公式可知σ始终大于等于 0 ，对标准差取log对数，可以将标准差映射到，这样更有利于神经网络的训练。

• 采样：假设已知动作(Action) 的均值和标准差，引入服从分布的噪声，下一步的动作采样表示为其中⊙表示两个向量之间的内积。

• 似然数：当均值为，标准差为的维的动作的似然数表示为：

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二、代码实现

要求：

· 输入: 样本x，对角高斯分布的均值和标准差

· 输出：样本x的似然数

import tensorflow as tf

import numpy as np

EPS = 1e-8

根据上一节，似然数公式，理解公式后就很容易写出代码

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三、参考链接

• ttps://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro.html#stochastic-policies

• https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/math/reduce_sum
  

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