近端策略优化、PPO(Proximal Policy Optimization)是一种强化学习算法,设计的目的是在复杂任务中既保证性能提升,又让算法更稳定和高效。以下用通俗易懂的方式介绍其核心概念和流程。 1. 背景 PPO 是 OpenAI 在 2017 年提出的一种策略优化算法,专注于简化训练过程,克服传统策略梯度方法(如TRPO)的计算复杂性,同时保证...
四、PPO(Proximal Policy Optimization, 近端策略优化算法):核心思想与公式推导 PPO 算法是 John Schulman 等人在 2017 年论文 Proximal Policy Optimization Algorithms 中提出的。它可以被看作TRPO 的一种近似实现,用简单的一阶方法(SGD / Adam 等)就能实现与 TRPO 同级别的训练稳定性与性能,同时更加通用易落地。
相比于PPO-惩罚(PPO-Penalty),PPO-Clip 不需要动态调整 KL 散度的惩罚系数(β),而是直接通过裁剪实现对策略更新幅度的控制,所以其计算效率更高,仅需简单的比较运算,而 PPO-Penalty 需要动态监控 KL 散度并调整惩罚系数。 4. 代码实现(车杆环境) 我们先在OpenAI官方定义的gymnasium库中的车杆环境中实现PPO算法,具...
近端策略优化(proximal policy optimization,PPO):避免在使用重要性采样时由于在 $\theta$ 下的 $p{\theta}\left(a{t} | s{t}\right)$ 与在 $\theta '$ 下的 $p{\theta'}\left(a{t} | s{t}\right)$ 相差太多,导致重要性采样结果偏差较大而采取的算法。具体来说就是在训练的过程中增加一个限...
在强化学习的广阔天地中,PPO(Proximal Policy Optimization)算法以其卓越的性能和易用性脱颖而出,成为OpenAI默认的强化学习算法。PPO不仅解决了传统策略梯度方法中的不稳定问题,还通过一系列创新手段提高了训练效率和稳定性。本文将带你深入了解PPO算法的原理、实现步骤及其在实际应用中的表现。 一、PPO算法原理 1.1 策...
一、PPO算法简介 PPO算法,全称为Proximal Policy Optimization,中文译为近端策略优化,由OpenAI的Schulman等人在2017年提出。该算法基于策略梯度方法,旨在通过优化策略以最大化长期回报,从而训练出高效的智能体。PPO的核心思想在于通过限制策略更新的幅度,确保训练过程的稳定性和收敛性。 二、PPO算法的核心原理 1. 近端策...
PPO（Proximal Policy Optimization） 算法是一种在强化学习领域中广泛应用的策略优化算法。PPO 算法的核心思想是在策略梯度算法的基础上进行改进，以提高算法的稳定性和性能。它通过限制策略更新的幅度，来避免过大的策略变化导致训练不稳定。具体来说，PPO 算法采用了两种常见的变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。PPO-...
近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法,在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中,PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯度方法的范畴。其基础形式可以用带有优势函数的策略梯度表达式...
近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法,在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中,PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯度方法的范畴。其基础形式可以用带有优势函数的策略梯度表达式...
1.从同策略到异策略PPO算法在介绍近端策略优化(proximal policy optimization,PPO) 之前,我们先回顾同策略和异策略这两种训练方法的区别。在强化学习里面,要学习的是一个智能体。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体是相同的,我们称之为同策略。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体不是相同的,我们称之为...