1. 策略网络与价值网络 PPO算法采用Actor-Critic架构,其中Actor网络负责输出动作的概率分布,而Critic网络则负责估计状态的价值函数。这种架构使得PPO能够同时优化策略和价值函数,提高算法的整体性能。 2. 剪切目标函数 PPO算法通过引入剪切目标函数来限制策略更新的幅度。在更新策略时,PPO会计算新旧策略之间的概率比率,并使...
PPO 是一个可以在 Actor-Critic 架构下实现的算法。在 PPO 中,Actor 负责产生动作,而 Critic 负责估计值函数,这与基本的 Actor-Critic 架构完全一致。 策略更新:在 Actor-Critic 架构中,Actor 的更新是基于 Critic 提供的值函数估计来进行的。Critic 的反馈帮助 Actor 调整策略,以便获得更好的性能。PPO 采用特殊...
PPO算法采用Actor-Critic架构,并结合了重要性采样和裁剪技术来更新策略。其关键步骤包括: 策略神经网络(Actor):根据环境状态选择动作,输出动作的概率分布或均值和方差(在连续动作空间的情况下)。 价值神经网络(Critic):评估环境状态的价值,输出对该状态的价值估计。 数据收集:使用当前策略在环境中执行多个动作,收集状态...
使用策略梯度算法的损失函数作为关键来理解各种强化学习算法:REINFORCE、Actor-Critic 和 PPO。这是为了理论上准备理解用于构建 ChatGPT 的基于人类反馈的强化学习(RLHF)算法。 学习强化学习可能会让人感到沮丧,因为这个领域充满了令人困惑的术语和细微差别的算法。本文将以下算法联系在一起: REINFORCE 为减少方差而引入的...
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
PPO算法是基于Actor-Critic架构的策略梯度算法,结合上面的流程图,来梳理下整个PPO的训练流程: 1)通过监督学习微调好SFT模型和Reward模型,在实际的PPO训练过程中SFT模型主要是作为Actor策略模型,而Reward模型主要是输出环境对当前动作执行的奖励,可以是一个用人类偏好数据训练的打分模型,也可以是多个模型的组合,甚至是融合...
总的来说,PPO(Proximal Policy Optimization)就是采用Actor-Critic架构和重要性采样对PG进行改进的算法,也是OpenAI默认的强化学习算法。 1. 重要性采样(Importance Sampling) 重要性采样是一种通过从分布q中采集数据,来估计分布p中数据期望的方法。公式中的p(x)/q(x)称为重要性系数,用于修正两个分布的差异。
Step 2:Actor-Critic架构要搞明白。你得知道Actor干啥,Critic干啥,为什么要这么分工。可以用模拟交易或者打游戏这种常见的场景来理解。 Step 3:学习PPO,重点理解信任域。PPO算法的创新点在于它引入了信任域,防止策略变动过大带来的不稳定性。多看看它的损失函数和策略更新的部分,知道为啥它需要V网络而不是Q网络。
self.critic = Critic(cfg.n_states, 1, hidden_dim=cfg.critic_hidden_dim).to(self.device) self.actor_optimizer = torch.optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=cfg.actor_lr) self.critic_optimizer = torch.optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=cfg.critic_lr) ...
4. Actor-Critic架构 REINFORCE方法单纯依赖于政策网络进行优化,并没有利用价值网络来辅助学习材料。这使得它在面对高方差的问题时更加脆弱。相比之下,PPO采用了Actor-Critic结构,通过Critic网络的引入,能够有效降低策略更新的方差,并提供更为稳定的学习信号。