本文以策略梯度的推导为核心概念,解释了强化学习中的三个关键算法:REINFORCE 算法、Actor-Critic 算法和 PPO 算法。 对这三个算法的理解为你掌握 OpenAI 用于训练 ChatGPT 的人类反馈强化学习(RLHF)算法做好了充分准备。
PPO算法是目前最主流的DRL算法,同时面向离散控制和连续控制,在OpenAI Five上取得了巨大成功。但是PPO是一种on-policy的算法,也就是PPO面临着严重的sample inefficiency,需要巨量的采样才能学习,这对于真实的机器人训练来说,是无法接受的。 DDPG及其拓展则是DeepMind开发的面向连续控制的off policy算法,相对PPO 更sample ...
Trust Region Policy Optimization (TRPO): TRPO通过限制策略更新的步长,以确保每次更新都在一个可接受的范围内,从而提高算法的稳定性和收敛性。 Proximal Policy Optimization (PPO): PPO是TRPO的一种改进版本,通过引入近端策略优化(Proximal Policy Optimization)来简化算法,并提高其训练效率。 Soft Actor-Critic (SAC...
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。
PPO(Proximal Policy Optimization): 提出时间:2017年,由OpenAI提出。 关键点:限制策略更新的幅度,改进稳定性。 Actor-Critic算法流程的推导 Actor-Critic算法结合了策略梯度方法(Policy Gradient)和值函数估计,核心是通过Actor(策略函数)选择动作,通过Critic(值函数)评估这些动作,并相互协作改进。以下是基于数学公式推导...
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 这样的算法都是在 Actor-Critic 框架下进行发展的,深入了解 Actor-Critic 算法对读懂目前深度强化学习的研究热点大有裨益。
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...
我的笔记汇总: Policy Gradient、PPO: Proximal Policy Optimization、Q-Learning Actor Critic Sparse Reward Imitation Learning Actor Critic policy gradient 给定在某个 state 采取某个 action 的概率。 baseline b 的作用是保证 rewa
2_PPO算法与公式推导 1-基本情况介绍 11:18 2-与环境交互得到所需数据 08:31 3-要完成的目标分析 10:41 4-策略梯度推导 09:02 5-baseline方法 06:12 6-OnPolicy与OffPolicy策略 07:45 7-importance sampling的作用 08:32 8-PPO算法整体思路解析 09:21 3_PPO实战-月球登陆器训练实例 1-C...
强化学习之SAC(soft actor-critic)算法 PPO算法是目前最主流的DRL算法,但是PPO是一种on-policy算法,存在sample inefficiency的缺点,需要巨量的采样才能学习。DDPG及其拓展是面向连续控制的off-policy的算法,相对于PPO来说更sample efficient,但是它存在对其超参数敏感,收敛效果差的问题。SAC算法是面向最大熵强化学习开发....