广义优势估计(Generalized Advantage Estimation, GAE)由Schulman等人在2016年的论文中提出,是近端策略优化(PPO)算法的重要基础理论,也是促使PPO成为高效强化学习算法的核心因素之一。 GAE的理论基础建立在资格迹(eligibility traces)和时序差分λ(TD-λ)之上,为深入理解GAE的核心价值,我们需要先分析其解决的根本问题。 强...
总结 GAE通过结合多步TD误差,提供了一种高效且稳定的优势估计方法。其反向累积的计算方式充分利用了时间序列的因果性,而λ参数允许灵活控制偏差与方差的权衡。在PPO中,GAE帮助策略网络更准确地评估动作的长期价值,是算法高效性的关键保障。 发布于 2025-03-19 10:37・上海 ...
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...
回顾上文中的DDPG，DDPG是源于DQN，它使用神经网络替换maxQ(s',a')的功能来解决连续空间问题。也就是...
本文将从最基础的Gradient Policy Optimization开始,逐步介绍经典的REINFORCE 算法,再讲解如何利用剪切目标实现近端策略优化(PPO),并通过广义优势估计(GAE)在偏差与方差之间找到最佳平衡。之后,我们还会从头推导、讨论离线训练方法,如DPO,帮助你了解不同训练路线的优势与挑战。
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...
从模型预测控制到强化学习-PPO原理与仿真-什么是GAE广义优势估计,什么是CLIP,什么是概率比,PPO的主要技巧如何理解, 视频播放量 3146、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 51、收藏人数 420、转发人数 20, 视频作者 内燃机与车辆智能控制, 作者简介 天津大学先进动力与车辆
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...
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。