(1)初始化 (2)选择动作 (3)计算状态价值 (4)更新/训练网络的update方法 KL penalty和Clip算法体现在更新actor网络方式不同,也就是下面流程图中的黄色框 actor网络和critic网络更新实现不固定,上述算法是actor网络和critic网络分开更新,有的actor_loss和critic_loss加权后一块儿更新网络(代码
当KL过小时,减小beta值来降低惩罚力度 二、PPO2算法思想 PPO2不使用KL散度,而是利用一个clip函数来保证 和 的差异不大。 PPO2通过引入了Clip函数,使第二项,即蓝色的虚线必须在 1- 和1+ 之间。 分析一下上面的图片: 红色的线表示取最小值之后整个函数值分布情况。 当A>0时,鼓励其多做这个动作,即增大 ,...
Clip方法：Clip方法则采用了一种更为直接的方式来限制策略更新的幅度。它定义了一个“裁剪”函数，该函数确保策略更新的比例不会超出某个预设范围。参数更新方式会依据这个裁剪函数进行调整。PPO算法流程图：初始化：初始化策略网络和价值网络。设置算法参数，如学习率、KL散度惩罚系数、Clip范围等。选择动作...
伪代码展示采用KL penalty和Clip方法的PPO算法步骤，分别说明了在策略更新阶段的区别。基于莫烦Python的PPO实现，算法流程图清晰地展示了其运行逻辑，包括初始化、选择动作、计算状态价值和训练网络的四个关键步骤。流程图中，黄色框标记了KL penalty与Clip算法在更新策略网络时的不同处理。在实际应用中，PPO...
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