Terrain de jeu de l'entropie

Si vous n'avez jamais rencontré la notion d'entropie, un exemple vous aidera à bien la saisir.

Vous allez créer une fonction plot_probabilities qui prend en argument une liste de probabilités. Elle calcule l'entropie et trace les probabilités sous forme d'histogramme à barres.

En explorant l'entropie, vous devriez constater qu'elle est plus élevée lorsque la distribution de probabilité est répartie sur de nombreuses actions.

La classe torch.distribution.Categorical est chargée dans votre environnement sous le nom Categorical; cette classe offre une méthode, .entropy(), qui retourne l'entropie en nats.

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Deep Reinforcement Learning en Python

Instructions de l’exercice

Obtenez l'entropie de la distribution de probabilité en nats.
Pour plus de commodité, convertissez l'entropie de nats en bits.
Essayez d'utiliser une autre liste comme entrée de la fonction.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

def plot_probabilities(probs):
  dist = Categorical(torch.tensor(probs))
  # Obtain the entropy in nats
  entropy = dist.____
  # Convert the entropy to bits
  entropy = entropy / math.log(____)
  print(f"{'Probabilities:':>15} {[round(prob, 3) for prob in dist.probs.tolist()]}")
  print(f"{'Entropy:':>15} {entropy:.2f}\n")
  plt.figure()
  plt.bar([str(x) for x in range(len(dist.probs))], dist.probs, color='skyblue', edgecolor='black')
  plt.ylabel('Probability'); plt.xlabel('Action index'); plt.ylim(0, 1)
  plt.show()
  
plot_probabilities([.25, .25, .25, .25])
plot_probabilities([.1, .15, .2, .25, .3])
# Try with your own list
plot_probabilities(____)

Modifier et exécuter le code

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Découvrez comment le Deep Reinforcement Learning améliore le Reinforcement Learning traditionnel tout en étudiant et en implémentant votre premier algorithme de Deep Q Learning.

Exercise 1: Introduction à l'apprentissage par renforcement profond Exercise 2: Configuration de l'environnement et du réseau de neurones Exercise 3: Boucle d'entraînement DRL Exercise 4: Introduction au deep Q learning Exercise 5: Deep learning et DQN Exercise 6: L'architecture du réseau Q Exercise 7: Instancier le réseau Q Exercise 8: L'algorithme DQN minimaliste Exercise 9: Sélection d'action DQN minimaliste Exercise 10: Fonction de perte DQN minimale Exercise 11: Entraîner le DQN minimaliste

Plongez dans le Deep Q-learning en implémentant l'algorithme DQN original, avec Experience Replay, epsilon-greediness et fixed Q-targets. Au-delà de DQN, vous explorerez ensuite deux prolongements fascinants qui améliorent la performance et la stabilité du Deep Q-learning : Double DQN et Prioritized Experience Replay.

Exercise 1: DQN avec relecture d'expérience Exercise 2: La file à deux extrémités (deque)Exercise 3: Mémoire tampon d'expérience (experience replay)Exercise 4: DQN avec mémoire de relecture (Experience Replay)Exercise 5: L'algorithme DQN complet Exercise 6: Politique epsilon-greedy Exercise 7: Cibles Q figées Exercise 8: Implémenter l'algorithme DQN complet Exercise 9: Double DQN Exercise 10: Réseau en ligne et réseau cible dans le DDQN Exercise 11: Entraîner le double DQN Exercise 12: Rejeu d'expérience priorisé Exercise 13: Mémoire tampon de relecture d'expériences priorisée Exercise 14: Échantillonner à partir du tampon PER Exercise 15: DQN avec rejouage d'expériences priorisé

Apprenez les concepts fondamentaux des méthodes de policy gradient utilisées en DRL. Vous commencerez par le théorème du policy gradient, qui sert de base à ces méthodes. Ensuite, vous implémenterez l'algorithme REINFORCE, une approche puissante pour apprendre des politiques. Le chapitre vous guidera ensuite à travers les méthodes Actor-Critic, en mettant l'accent sur l'algorithme Advantage Actor-Critic (A2C), qui combine les forces des méthodes de policy gradient et des méthodes fondées sur la valeur afin d'améliorer l'efficacité et la stabilité de l'apprentissage.

Exercise 1: Introduction aux gradients de politique Exercise 2: L'architecture du réseau de stratégie Exercise 3: Travailler avec des distributions discrètes Exercise 4: Gradient de politique et REINFORCE Exercise 5: Sélection d'action dans REINFORCE Exercise 6: Entraîner l'algorithme REINFORCE Exercise 7: Advantage Actor-Critic Exercise 8: Réseau du critique Exercise 9: Calculs des pertes Actor-Critic Exercise 10: Entraîner l'algorithme A2C

Explorez Proximal Policy Optimization (PPO) pour obtenir des performances robustes en DRL. Vous examinerez ensuite l'utilisation d'un bonus d'entropie dans PPO, qui favorise l'exploration en évitant une convergence prématurée vers des politiques déterministes. Vous apprendrez aussi les mises à jour par lot dans les méthodes de policy gradient. Enfin, vous verrez l'optimisation des hyperparamètres avec Optuna, un outil puissant pour optimiser la performance de vos modèles DRL.

Exercise 1: Optimisation de politique proximale Exercise 2: Le ratio de probabilité tronqué Exercise 3: La fonction objectif substitut tronquée Exercise 4: Prime d'entropie et PPO Exercise 5: Terrain de jeu de l'entropie

Exercice en cours

Exercise 6: Entraîner l'algorithme PPO Exercise 7: Mises à jour par lots dans les méthodes de gradient de politique Exercise 8: Minibatch et DRL Exercise 9: A2C avec mises à jour par lot Exercise 10: Optimisation des hyperparamètres avec Optuna Exercise 11: Hyperparamètre ou pas?Exercise 12: Mise en pratique avec Optuna Exercise 13: Félicitations !