Policy Gradients

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Wie funktionieren Policy Gradients?

Das Grundprinzip von Policy Gradients basiert auf der Anpassung der Policy mithilfe von Gradientenverfahren:

Policy: Eine Funktion, die angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine Aktion in einem Zustand ausgeführt wird.
Gradientenverfahren: Die Parameter der Policy werden durch Berechnung des Gradienten der erwarteten Belohnung angepasst.
Stochastische Policies: Anstelle fester Regeln werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen genutzt, wodurch Exploration erleichtert wird.
Monte-Carlo-Sampling: Episoden werden durchgespielt, und die Ergebnisse dienen zur Berechnung der Gradienten.

Bekannte Varianten sind REINFORCE, Actor-Critic-MethodenActor-Critic-Methoden Actor-Critic-Methoden sind ein hybrider Ansatz im Reinforcement Learning, der die Vorteile von Policy-Gradient-Verfahren (Actor)... Mehr sowie erweiterte Verfahren wie Proximal Policy Optimization (PPO)Proximal Policy Optimization (PPO) Proximal Policy Optimization (PPO) ist ein moderner Algorithmus im Reinforcement Learning, der zu den Policy-Gradie... Mehr und Trust Region Policy Optimization (TRPO)Trust Region Policy Optimization (TRPO) Trust Region Policy Optimization (TRPO) ist ein fortgeschrittener Algorithmus im Reinforcement Learning, der e... Mehr.

Praxisbeispiele:

Robotik: Steuerung komplexer Bewegungen, z. B. für humanoide Roboter.
Autonomes Fahren: Entscheidungsstrategien in dynamischen Verkehrssituationen.
Industrie 4.0: Optimierung von Produktions- und Logistikprozessen mit kontinuierlichen Aktionsräumen.
Computerspiele: Entwicklung adaptiver Strategien für komplexe Spielumgebungen.

Vorteile:

Direkte Strategieoptimierung: Kein Umweg über Wertfunktionen notwendig.
Geeignet für kontinuierliche Räume: Besonders effektiv bei Aufgaben mit unendlich vielen möglichen Aktionen.
Flexibilität: Lässt sich leicht mit anderen Methoden wie Actor-Critic kombinieren.

Herausforderungen:

Hohe Varianz: Schätzungen der Gradienten können stark schwanken.
Effizienz: Benötigt oft viele Trainingsdurchläufe, um zu stabilen Ergebnissen zu gelangen.
Hyperparameter-Sensitivität: Ergebnisse hängen stark von Lernrate und weiteren Parametern ab.