策略梯度是同策略的算法,因为在策略梯度中,我们需要一个智能体、一个策略和一个演员。演员去与环境交互搜集数据,搜集很多的轨迹 $\tau$,根据搜集到的数据按照策略梯度的公式更新策略的参数,所以策略梯度是一个同策略的算法。PPO是策略梯度的变形,它是现在 OpenAI 默认的强化学习算法。(8.1)∇R¯θ=Eτ∼pθ...
具体的,在强化学习中假设有两个策略\pi_{\theta}和\pi_{\theta'},它们分别对应于参数为\theta和\theta'的策略函数。KL 散度D_{KL}(\pi_{\theta}||\pi_{\theta'})可以衡量策略\pi_{\theta'}在策略\pi_{\theta}的状态空间中的相对影响。
本文将结合李宏毅机器学习系列内容,深入浅出地探讨PPO算法的核心思想、实现方式以及在实际应用中的优势。 一、PPO算法背景 强化学习旨在通过智能体(Agent)与环境的交互学习最优策略,以最大化累积奖励。然而,传统的策略梯度(Policy Gradient)算法在训练过程中往往面临步长选择困难、新旧策略差异大导致训练不稳定等问题。PPO...
首先,我们概述强化学习基础与PPO概览,强调PPO算法直接优化策略参数,无需构建价值函数,从而提升学习效率与稳定性。接着,我们逐步指导读者如何定义关键超参数、构建环境、设计模型、收集与管理数据,并实现训练循环,最终通过倒立摆任务的具体应用,展示如何高效使用torchrl库构建强化学习模型,适用于需要高性能和效率的场景。 在...
异策略(off-policy):要学习的智能体和与环境交互的智能体不是同一个时对应的策略。 重要性采样(important sampling):使用另外一种分布,来逼近所求分布的一种方法,在强化学习中通常和蒙特卡洛方法结合使用,公式如下: $$ \int f(x) p(x) \mathrm{d} x=\int f(x) \frac{p(x)}{q(x)} q(x) \mathrm...
在强化学习领域,近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法是一种广泛应用且效果显著的策略优化方法。它由OpenAI在2017年提出,旨在解决传统策略梯度算法在训练过程中可能出现的不稳定问题。本文将深入浅出地介绍PPO算法的原理、实现步骤及其在实际应用中的优势与挑战。 PPO算法原理 1. 算法背景 PPO算法是在策略...
在强化学习领域,Trust Region Policy Optimization (TRPO) 是一种基于信赖区域的策略优化算法,旨在通过限制策略更新的大小来提高算法的稳健性和收敛速度。本文通过探索TRPO算法的原理与数学推导、与PPO算法的比较、SL函数构建与优化过程,以及信赖区域的概念与优化策略,展示了TRPO在项目实战中的应用与性能评估。具体实践包括...
价值迭代算法:价值迭代算法是另一种强化学习算法,其主要思想是通过不断迭代更新价值函数来优化决策。将价值迭代算法与策略迭代算法相结合,可以提高算法的效率和收敛速度。 深度强化学习:深度强化学习是一种基于深度神经网络的强化学习方法,能够对更复杂的任务进行建模和优化。将深度学习技术应用于策略迭代算法,可以提高算法...
由于数据利用率低,传统的强化学习算法通常需要很长的训练周期才能收敛到一个好的策略。 PPO通过改进学习算法来减少所需的训练时间。 PPO算法在演员-评论家的框架基础上,使用了概率比率裁剪技巧来控制策略更新的幅度,以确保训练的稳定性和性能。 演员-评论家算法:多智能体强化学习核心框架 ...
周老师的《强化学习纲要》 第六课 策略优化进阶 下课件:https://github.com/zhoubolei/introRL/blob/master/lecture6.pdf课程主页:https://github.com/zhoubolei/introRL, 视频播放量 8276、弹幕量 125、点赞数 211、投硬币枚数 195、收藏人数 116、转发人数 24, 视频作者