强化学习教程？通过在不同时间尺度下结合价值函数和行动价值的估计，可以实现单步TD或无限步MC的结合，为复杂任务提供更为有效和稳定的策略更新机制。综上所述，ActorCritic方法通过结合value函数估计和policy gradient的优点，并利用优势函数减小梯度估计的方差，为强化学习中的复杂任务提供了更为有效和稳定的解决方案。那么，强化学习教程？一起来了解一下吧。
StableBaselines3环境配置与训练教程
要开始使用StableBaselines3进行强化学习，首先需要进行环境配置。你可以选择安装rl-baseline3-zoo，这将提供必要的依赖。如果需要记录训练过程，可以安装相关的视频保存依赖。
以PPO算法和经典环境CartPole-v1为例，运行训练后，你会看到类似格式的输出。对于可视化，如果你在远程服务器上无法直接查看，可以设置保存训练视频，只需安装相关插件并运行。可能会遇到字体问题，遇到字体路径错误时，只需在rl_zoo3/record_training.py中的指定行添加自己的字体文件路径，Windows用户通常在C:\Windows\Fonts，如果不是，可以上传一个。
对于更复杂的环境如Acrobot-v1和Ant-v4，它们基于Mujoco，需要额外配置Mujoco环境。对于这些环境，你可以参考之前的相关文章获取配置指导。由于Acrobot-v1和Ant-v4的gif输出过大，可能只能通过截图来展示。
本文介绍了ICML 2020年的因果强化学习入门教程，主要探讨了因果关系在强化学习中的应用与挑战。以下是三个核心任务的概述：
CRL-TASK 1: Generalized Policy Learning (GPL)
任务一是利用观测数据加速学习，但受限于可能存在的未观测到的confounder。在满足特定假设的情况下，可以从观测数据中推断干预后的分布，否则则无法直接计算。通过计算分布的界，可以进行类似拒绝采样的策略，避免基于错误先验导致的错误结果。
CRL-TASK 2: WHEN AND WHERE TO INTERVENE?
任务二是确定何时和如何干预。并非所有变量都需要同时干预，同时干预可能会影响最优结果。在实际操作中，需要考虑干预时机和策略，例如选择干预变量的子集，利用干预等价性和预测性原则简化决策空间。
CRL-TASK 3: COUNTERFACTUAL DECISION-MAKING
任务三是基于反事实进行决策，不仅要考虑直接的干预，还要理解agent的真实意图，并据此推断反事实情况，以制定出基于反事实结果的最优行动策略。
通过以上任务，教程深入探讨了因果强化学习中的问题与解决方案，借助反事实和因果推理，为实际问题的解决提供了新的思考角度。
在本篇教程中，我们将深入解析IsaacLab强化学习的训练流程，从环境初始化到算法配置，再到实战操作。首先，让我们从环境载入开始。
在强化学习工程的核心部分，我们会在main流程中初始化已创建的环境。利用gym这个工具包（github.com/openai/gym），我们将环境进行标准化包装，以提供统一的API，如env.reset()。同时，它为环境和算法之间的交互提供了便利，并通过任务命名便于管理。在使用gym.make()初始化时，我们会加载之前定义的强化学习环境设置，如ManagerBasedRLEnvCfg。
环境初始化后，我们转向强化学习算法库的选择。IsaacLab提供了多种并行化支持的算法框架，如skrl、rlgames和rsl-rl。skrl封装完善，适合快速上手但定制化较差；rlgames虽然可读性稍逊，但功能与skrl相当，不过使用案例较少；而rsl-rl由IsaacLab官方支持，代码简洁，但算法示例较为单一，后续教程将主要围绕rsl-rl展开。
在rsl-rl的工程流程中，训练和推理任务的设置至关重要。通过RslRlOnPolicyRunnerCfg，我们可以管理库内的各项设置，创建任务实例。
本文提供StableBaselines3小白教程，重点讲解环境配置与训练流程，旨在简化学习过程。首先，进行环境配置，涉及安装基础依赖如rl-baseline3-zoo，以及可选的log依赖，以确保训练过程记录详尽。接下来，以ppo算法与CartPole-v1环境为例，展示训练实例，目标是获取类似于特定格式的输出结果。
考虑到使用远程服务器的实际情况，本文介绍保存训练视频的方法，包括安装相关依赖，并执行特定命令。在视频保存过程中，可能遇到的字体报错，可通过在rl_zoo3/record_training.py文件中137-139行插入自定义字体文件路径来解决。对于windows系统用户，字体路径通常位于C:\Windows\Fonts目录下，如需在远程服务器上使用本地字体文件，建议上传至服务器。
针对某些环境如Acrobot-v1和Ant-v4，由于它们基于mujoco，因此在配置时需额外考虑mujoco环境的设置。这部分内容可参考作者先前的文章进行详细指导。
最后，本文以图片形式展示训练视频的保存结果，由于gif文件过大，仅提供截图展示训练过程及最终效果。通过本教程，小白用户将能顺利配置环境并进行训练，获取所需的结果。
【一】入门学习
1.1. 书籍：《Reinforcement Learning: An Introduction》
这本书是由Richard Sutton教授编写的，他是强化学习的创始人之一，也是业内公认的经典入门教材。适合新手入门，涵盖了基本知识和基础算法，并包括一定数量的应用实例。但因为撰写时间较早，理论的完备性略有不足，部分知识有轻微过时，对2010年之后的深度化算法进展介绍较少。
链接：Reinforcement Learning: An Introduction
1.2. 课程：《Reinforcement Learning》
由David Silver博士讲授，课程框架大致沿用了《Reinforcement Learning: An Introduction》的书籍，配合该书听课，更容易入门，非常适合初学者进入强化学习领域。
链接：davidsilver.uk/teaching...
1.3. 课程：《Deep Reinforcement Learning》
由史蒂文斯理工学院的Shusen Wang博士主讲，课程通过生动有趣的例子，以简洁有力的语言，讲解强化学习的基本概念以及算法原理。
以上就是强化学习教程的全部内容，本文介绍了ICML 2020年的因果强化学习入门教程，主要探讨了因果关系在强化学习中的应用与挑战。以下是三个核心任务的概述：CRL-TASK 1: Generalized Policy Learning (GPL)任务一是利用观测数据加速学习，但受限于可能存在的未观测到的confounder。在满足特定假设的情况下，可以从观测数据中推断干预后的分布，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。
