強化學習教程？通過在不同時間尺度下結合價值函數和行動價值的估計，可以實現單步TD或無限步MC的結合，為復雜任務提供更為有效和穩定的策略更新機制。綜上所述，ActorCritic方法通過結合value函數估計和policy gradient的優點，并利用優勢函數減小梯度估計的方差，為強化學習中的復雜任務提供了更為有效和穩定的解決方案。那么，強化學習教程？一起來了解一下吧。
StableBaselines3環境配置與訓練教程
要開始使用StableBaselines3進行強化學習，首先需要進行環境配置。你可以選擇安裝rl-baseline3-zoo，這將提供必要的依賴。如果需要記錄訓練過程，可以安裝相關的視頻保存依賴。
以PPO算法和經典環境CartPole-v1為例，運行訓練后，你會看到類似格式的輸出。對于可視化，如果你在遠程服務器上無法直接查看，可以設置保存訓練視頻，只需安裝相關插件并運行。可能會遇到字體問題，遇到字體路徑錯誤時，只需在rl_zoo3/record_training.py中的指定行添加自己的字體文件路徑，Windows用戶通常在C:\Windows\Fonts，如果不是，可以上傳一個。
對于更復雜的環境如Acrobot-v1和Ant-v4，它們基于Mujoco，需要額外配置Mujoco環境。對于這些環境，你可以參考之前的相關文章獲取配置指導。由于Acrobot-v1和Ant-v4的gif輸出過大，可能只能通過截圖來展示。
本文介紹了ICML 2020年的因果強化學習入門教程，主要探討了因果關系在強化學習中的應用與挑戰。以下是三個核心任務的概述：
CRL-TASK 1: Generalized Policy Learning (GPL)
任務一是利用觀測數據加速學習，但受限于可能存在的未觀測到的confounder。在滿足特定假設的情況下，可以從觀測數據中推斷干預后的分布，否則則無法直接計算。通過計算分布的界，可以進行類似拒絕采樣的策略，避免基于錯誤先驗導致的錯誤結果。
CRL-TASK 2: WHEN AND WHERE TO INTERVENE?
任務二是確定何時和如何干預。并非所有變量都需要同時干預，同時干預可能會影響最優結果。在實際操作中，需要考慮干預時機和策略，例如選擇干預變量的子集，利用干預等價性和預測性原則簡化決策空間。
CRL-TASK 3: COUNTERFACTUAL DECISION-MAKING
任務三是基于反事實進行決策，不僅要考慮直接的干預，還要理解agent的真實意圖，并據此推斷反事實情況，以制定出基于反事實結果的最優行動策略。
通過以上任務，教程深入探討了因果強化學習中的問題與解決方案，借助反事實和因果推理，為實際問題的解決提供了新的思考角度。
在本篇教程中，我們將深入解析IsaacLab強化學習的訓練流程，從環境初始化到算法配置，再到實戰操作。首先，讓我們從環境載入開始。
在強化學習工程的核心部分，我們會在main流程中初始化已創建的環境。利用gym這個工具包（github.com/openai/gym），我們將環境進行標準化包裝，以提供統一的API，如env.reset()。同時，它為環境和算法之間的交互提供了便利，并通過任務命名便于管理。在使用gym.make()初始化時，我們會加載之前定義的強化學習環境設置，如ManagerBasedRLEnvCfg。
環境初始化后，我們轉向強化學習算法庫的選擇。IsaacLab提供了多種并行化支持的算法框架，如skrl、rlgames和rsl-rl。skrl封裝完善，適合快速上手但定制化較差；rlgames雖然可讀性稍遜，但功能與skrl相當，不過使用案例較少；而rsl-rl由IsaacLab官方支持，代碼簡潔，但算法示例較為單一，后續教程將主要圍繞rsl-rl展開。
在rsl-rl的工程流程中，訓練和推理任務的設置至關重要。通過RslRlOnPolicyRunnerCfg，我們可以管理庫內的各項設置，創建任務實例。
本文提供StableBaselines3小白教程，重點講解環境配置與訓練流程，旨在簡化學習過程。首先，進行環境配置，涉及安裝基礎依賴如rl-baseline3-zoo，以及可選的log依賴，以確保訓練過程記錄詳盡。接下來，以ppo算法與CartPole-v1環境為例，展示訓練實例，目標是獲取類似于特定格式的輸出結果。
考慮到使用遠程服務器的實際情況，本文介紹保存訓練視頻的方法，包括安裝相關依賴，并執行特定命令。在視頻保存過程中，可能遇到的字體報錯，可通過在rl_zoo3/record_training.py文件中137-139行插入自定義字體文件路徑來解決。對于windows系統用戶，字體路徑通常位于C:\Windows\Fonts目錄下，如需在遠程服務器上使用本地字體文件，建議上傳至服務器。
針對某些環境如Acrobot-v1和Ant-v4，由于它們基于mujoco，因此在配置時需額外考慮mujoco環境的設置。這部分內容可參考作者先前的文章進行詳細指導。
最后，本文以圖片形式展示訓練視頻的保存結果，由于gif文件過大，僅提供截圖展示訓練過程及最終效果。通過本教程，小白用戶將能順利配置環境并進行訓練，獲取所需的結果。
【一】入門學習
1.1. 書籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》
這本書是由Richard Sutton教授編寫的，他是強化學習的創始人之一，也是業內公認的經典入門教材。適合新手入門，涵蓋了基本知識和基礎算法，并包括一定數量的應用實例。但因為撰寫時間較早，理論的完備性略有不足，部分知識有輕微過時，對2010年之后的深度化算法進展介紹較少。
鏈接：Reinforcement Learning: An Introduction
1.2. 課程：《Reinforcement Learning》
由David Silver博士講授，課程框架大致沿用了《Reinforcement Learning: An Introduction》的書籍，配合該書聽課，更容易入門，非常適合初學者進入強化學習領域。
鏈接：davidsilver.uk/teaching...
1.3. 課程：《Deep Reinforcement Learning》
由史蒂文斯理工學院的Shusen Wang博士主講，課程通過生動有趣的例子，以簡潔有力的語言，講解強化學習的基本概念以及算法原理。
以上就是強化學習教程的全部內容，本文介紹了ICML 2020年的因果強化學習入門教程，主要探討了因果關系在強化學習中的應用與挑戰。以下是三個核心任務的概述：CRL-TASK 1: Generalized Policy Learning (GPL)任務一是利用觀測數據加速學習，但受限于可能存在的未觀測到的confounder。在滿足特定假設的情況下，可以從觀測數據中推斷干預后的分布，內容來源于互聯網，信息真偽需自行辨別。如有侵權請聯系刪除。
