3. 策略更新:在训练过程中,PPO 算法会不断调整 \(\theta\) 的值(也就是更新神经网络的权重),让机器人在特定状态下更有可能做出获得奖励更高的动作。因此, \(\theta\) 的值会随着训练迭代而改变,以便让机器人更有效地完成任务。 公式定义:定义了强化学习中的一个目标:找到一个策略参数 θ,使得期望的累积回...
1%29 # 隐藏层到输出层 def forward%28self, x%29: x = F.relu%28self.fc1%28x%29%29 # 使用 ReLU 激活函数 return self.fc2%28x%29 # 输出状态价值# 定义 PPO 算法,采用截断(Clipping)方式class PPO: %27%27%27 PPO 算法,采用截断方式 %27%27%27 ...
1.4 算法实现 Williams提出的REINFORCE算法1是经典的策略梯度算法之一。其伪代码如下所示: 图2. REINFORCE算法2 算法思路简介明了,是最简单的基于似然比的策略梯度强化学习算法。接下来我们将介绍如何对REINFORCE算法进行一步步的优化,直到发展为强大的PPO算法的过程。 2. 自然策略梯度算法 自然策略梯度算法3揭露了传...
self.lmbda = PPO_kwargs['lmbda'] self.k_epochs = PPO_kwargs['k_epochs'] # 一条序列的数据用来训练的轮次 self.eps = PPO_kwargs['eps'] # PPO中截断范围的参数 self.sgd_batch_size = PPO_kwargs.get('sgd_batch_size', 512) self.minibatch_size = PPO_kwargs.get('minibatch_size',...
二、PPO算法简介 近端策略优化 ( proximal policy optimization, PPO): 避免在使用重要性采样时由于在 下的 与在 下的 相差太多, 导致重要性采样结果偏差较大而采取的算法。具体来说就是在训练的过 程中增加一个限制, 这个限制对应 和 输出的动作的 KL 散度, 来衡量 ...
PPO的核心思想是通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。具体而言,PPO通过一个“信赖区域”来控制策略的更新,避免过大的策略变化,这样可以减少训练过程中的不稳定性。与其他策略优化方法相比,PPO更易于实现且具有良好的表现。【算法步骤】 1. 初始化:初始化策略网络(π)和价值网络(V),以及超参数(如学习率、折...
PPO的训练流程是基于旧策略生成一个episode,然后利用这个episode计算目标函数中的值,更新策略参数。伪代码中一般使用同一个模型。具体步骤如下: 收集轨迹:通过运行旧策略在环境中收集一系列轨迹。 计算奖励:根据每个轨迹计算对应的奖励。 计算优势估计:利用当前的价值函数计算优势估计。 更新策略参数:通过梯度下降算法更新...
具体来说,PPO 算法采用了两种常见的变体:PPO-Clip 和 PPO-Penalty。PPO-Clip 方法通过在目标函数中引入一个裁剪项,来限制新策略和旧策略之间的差异。例如,如果新策略的概率比旧策略的概率超出了一定的范围,就对其进行裁剪,以保证策略更新的幅度不会过大。PPO-Penalty 则是通过在目标函数中添加一个惩罚项,来...
PPO算法是一种新型的Policy Gradient算法,Policy Gradient算法对步长十分敏感,但是又难以选择合适的步长,在训练过程中新旧策略的的变化差异如果过大则不利于学习。PPO提出了新的目标函数可以再多个训练步骤实现小批量的更新,解决了Policy Gradient算法中步长难以确定的问题。其实TRPO也是为了解决这个思想但是相比于TRPO算法PPO...