经典的PPO算法(Proximal Policy Optimization)采用了广义优势估计(Generalized Advantage Estimation, GAE),该方法通过对优势函数进行平滑计算,兼顾短期和长期的奖励信号。本文将以公式的形式简洁地总结Advantage和Return的计算方法。 openrlhf中代码实现链接:https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF/blob/main/openrlhf/trainer...
PPO中不完整轨迹的GAE计算问题 强化学习中PPO算法(参考论文Proximal Policy Optimization Algorithms)是一种在离散和连续动作空间都非常稳定的算法。 得益于GAE(参考论文https://arxiv.org/pdf/1506.02438.pdf)对 Advantage 的偏差和方差的折中,可以让PPO训练更加稳定。偏差是由于网络估计造成的,方差是由于多步TD-error(...
③H-PPO——H-MPO 都是基于离散空间信息处理的 PPO 算法。 连续控制问题建议算法: PPO+GAE——PPO 是对 TRPO 的简化版,本身就具有调参简单、鲁棒性强特点。而 GAE 指 Generalized Advantage Estimation,会根据经验轨迹生成优势函数的估计值,而后让 Critic 拟合该值,达到利用少量 trajectory 描述当前策略的目标,经验...
PPO+GAE 离散动作空间代码实现 PPO是目前非常流行的增强学习算法,OpenAI把PPO作为目前的baseline算法,也就是说,OpenAI在做尝试的时候,首选PPO。可想而知,PPO可能不是目前最强的,但可能是目前来说适用性最广的一种算法。 PPO是基于AC架构的,也就是说,PPO也有两个网络,分别是Actor和Critic,这是因为AC架构有一个...
策略算法(如TRPO,PPO)是一种流行的on-policy方法。它可以提供无偏差的(或近似无偏差)梯度估计,但同时会导致高的方差。而像Q-learning 和离线的actor-critic(如DDPG)等off-policy方法则可以用离线的样本来替代。它们可以使用其他学习过程产生的样本。这样的方法大大提高了采样的效率。不过并不能保证非线性函数逼近能...
GAE 被当成各种 baseline(包括 PPO 也用 GAE)是有原因的 - 在实验中,我们发现 GAE 用来做 real-world task 效果比单纯的 TD/MC 的 estimate 要好不少,因为 TD 很大程度上看 value 的准确度,而因为现实任务下的训练数据非常 noisy,这个 value critic 是极难学的。
GAE是强化学习中常用的一种advantage计算方法,被经常应用于A3C、A2C、TRPO、PPO中,但是在常见的GAE实现中都是不考虑截断情况下的,也就是truncation情况下,本文给出Google的一种truncation情况下的GAE计算方法的实现。 解释一下什么叫做truncation截断: 在强化学习中agent需要和环境进行一系列的交互从而形成一个连贯时序...
GAE是强化学习中常用的一种advantage计算方法,被经常应用于A3C、A2C、TRPO、PPO中,但是在常见的GAE实现中都是不考虑截断情况下的,也就是truncation情况下,本文给出Google的一种truncation情况下的GAE计算方法的实现。 解释一下什么叫做truncation截断: 在强化学习中agent需要和环境进行一系列的交互从而形成一个连贯时序...
很难让算法在变化的数据中获得稳定的上升。 而在本章中,使用价值函数,通过类似于的优势函数的指数加权估计值,来答复减少策略梯度估计值的偏差。通过对策略和值函数使用置信域的方法来解决第二个问题。 Introduction 强化学习中的典型问题是使策略的期望总回报最大化,但是其中难度的一个关键来源使动作和产生的影响之间...
本文将涵盖深度强化学习的核心算法，包括深度Q网络、置信区域策略优化和异步优势actor-critic算法（A3C）。