使用策略梯度算法的损失函数作为关键来理解各种强化学习算法:REINFORCE、Actor-Critic 和 PPO。这是为了理论上准备理解用于构建 ChatGPT 的基于人类反馈的强化学习(RLHF)算法。 学习强化学习可能会让人感到沮丧,因为这个领域充满了令人困惑的术语和细微差别的算法。本文将以下算法联系在一起: REINFORCE 为减少方差而引入的...
Actor-critic PPO算法-连续空间版 这是连续空间的PPO算法,使用的环境是MountainCarContinuous-v0。连续PPO与与离散空间PPO的主要区别: Actor-critic输出的是均值和方差(正态分布) 有一点要注意,这里使用了一种常用的PPO的解决方案,actor输出均值,而critic输出的值函数同时被用作方差。这里会有一定的问题,因为值函数越...
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
大模型PPO训练part1 —— 强化学习入门基础(基础概率,actor-critic方法等) 42:13 近端策略优化(PPO)算法 蒋一讲AI 922 0 RLHF训练法从零复现,TRL版本复现,代码实战,大语言模型训练 蓝斯诺特 3765 1 Lec14:强化学习PPO原理与推导 CLEAR_LAB 2095 0 迪哥精讲强化学习4大主流算法,半天就能学会了PPO、Q...
SAC是基于最大熵(maximumentropy)这一思想发展的RL算法,其采用与PPO类似的随机分布式策略函数(StochasticPolicy),并且是一个off-policy,actor-critic算法,与其他RL算法最为不同的地方在于,SAC在优化策略以获取更高累计收益的同时,也会最大化策略的熵。SAC在各种常用的benchmark以及真实的机器人控制任务中性能优秀,而且...
单臂摆是强化学习的一个经典模型,本文采用了4种不同的算法来解决这个问题,使用Pytorch实现。 以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法, SAC,更新了PPO,DDPG算法,在文末。 DQN: 参考: 算法思想: https://mofanpy
每个Actor独立地与环境交互,并通过共享参数的Critic网络进行更新。 3. DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient):DDPG是一种连续动作空间的Actor-Critic算法。它使用一个Actor网络来输出连续动作,一个Critic网络来评估状态值函数,并通过离线经验回放机制进行训练。 4. PPO(Proximal Policy Optimization):PPO是一种近端...
我们将关注于学习解决增强学习的不同结构。包括Q-learning、Deep Q-Learning、Policy Gradient、Actor Critic 和 PPO。 Introduction 三个问题: What Reinforcement Learning is, and how rewards are the central idea The three approaches of Reinforcement Learning ...
深度解读Soft Actor-Critic算法 机器人学习领域，深度强化学习（DRL）在快速演进，特别在连续控制领域，Soft Actor-Critic（SAC）算法展现出强大的潜力。目前，有三类主流的model-free DRL算法：PPO、DDPG及其拓展，以及SAC。PPO算法在离散与连续控制中表现出色，并在OpenAI Five上取得显著成就，但其采样效率...
根据实验结果我们发现,Actor-Critic 算法很快便能收敛到最优策略,并且训练过程非常稳定,抖动情况相比 REINFORCE 算法有了明显的改进,这多亏了价值函数的引入减小了方差。 4. 总结 我们在本章中学习了 Actor-Critic 算法,它是基于策略和基于价值的方法的叠加。Actor-Critic 算法非常实用,往后像 DDPG、TRPO、PPO、SAC ...