近端策略优化就是策略梯度的异策略版本。由于异策略的实现依赖于重要性采样 (Importance Sampling), 下面将首先介绍重要性采样的基本概念,在此基础上介绍近端策略优化算法以及相关变种。 PPO 重要的突破就是在于对新旧新旧策略器参数进行了约束, 希望新的策略网络和旧策略网络的越接近越 好。近端策略优化的意思就是:...
它试图在策略更新过程中保持稳定性,防止策略更新过大导致学习过程不稳定。PPO 主要应用于连续控制任务和离散决策任务,并在许多领域取得了成功。 PPO 的核心思想是限制策略更新的幅度,以便在更新策略时不会过度偏离原始策略。为了实现这一点,PPO 引入了一个名为“信任区域”的概念。信任区域是指策略更新后,新策略与旧...
在最后一步中,我们创建代理程序、优化器,并将其与Fabric集成,以实现更快的训练。 agent=PPOLightningAgent(rl_environment,act_fun=args.activation_function,vf_coef=args.vf_coef,ent_coef=args.ent_coef,clip_coef=args.clip_coef,clip_vloss=args.clip_vloss,ortho_init=args.ortho_init,normalize_advantages=...
在最后一步中,我们创建代理程序、优化器,并将其与Fabric集成,以实现更快的训练。 agent=PPOLightningAgent(rl_environment,act_fun=args.activation_function,vf_coef=args.vf_coef,ent_coef=args.ent_coef,clip_coef=args.clip_coef,clip_vloss=args.clip_vloss,ortho_init=args.ortho_init,normalize_advantages=...
这个代理基于近端策略优化(PPO)算法。目标是通过在手推车的左右方向施加力来平衡杆子: 需要做的是 安装以下几个库: Gymnasium:用于强化学习的标准API,包含各种参考环境。 Fabric:用于加速和分布我们的训练。 所需库列表在这里:github.com/Lightning-AI 环境与智能体相结合 让我们首先了解环境何时与代理程序耦合。