13. PPO算法的名称中Proximal是什么意思? 参考论文:[1707.06347] Proximal Policy Optimization Algorithms TL;DR 在强化学习中,策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 是直接对策略进行参数化,适用于高维和连续动作空间的问题,如机器人控制、自动驾驶等;相比之下,Q学习适合于离
PPO算法是强化学习中的经典算法,其全称为近端策略优化(Proximal Policy Optimization)。 1.引言 首先在论文的引言部分给出了经典的强化学习算法的不足之处:许多的经典强化学习算法在大型的模型、数据采样效率、鲁棒性(无需手动超参调整)上都有很大的提升空间。Q-Learning算法(包括函数逼近类算法)在许多简单问题上应用...
代码github.com/openai/lm-human-preferences 在train_policy.py文件看出 有一个ref_policy作为ground-truth 在train_reward.py文件看出 train_reward.py文件可以同时用于reward_model自身的训练 和用reward_mod…
使用的是神经网络,我们还需要一个神经网络来表示 v。所以 ppo 里有两个神经网络,一个扮演 actor 的角色决定 action,一个扮演 critic 的角色估计 v 值,来判定 actor 的好坏。 所以除了 Surrogate Objective 的 loss,我们还需要 critic 网络的 loss(使用最小二乘估计),直觉上我们希望模型的探索性得到提升,那么可...
PPO近端策略优化是一种强化学习算法,具体是对深度学习策略梯度方法的优化。 策略是强化学习中用于决定在每个时刻采取哪个动作的函数。近端约束用于限制策略的变化,以避免过于激进地改变策略。 文中介绍了两种方法:截断和KL散度,近端约束通常使用梯度截断来实现,即将梯度限制在一个特定范围内,让学习的步调不要太大。
基于一种改进ppo算法的无人机空战自主机动决策方法研究 无人机空战自主决策系统需要具备实时响应和动态规划能力，传统方法存在策略更新不稳定、奖励机制僵化等问题。针对这一技术痛点，提出基于改进PPO算法的解决方案，通过动作空间重构和分层训练机制提升决策质量。该方法已在某型四旋翼无人机平台上完成仿真验证，对抗胜率...
介绍PPO算法在论文中的应用,包括强化学习、机器学习等领域,阐述PPO算法的优化原理和实际应用。 ,理想股票技术论坛
PPO-max 近端策略优化(PPO)是实现与人类偏好一致的核心算法,但在实际应用中,PPO的性能受到多种因素的影响,虽然之前有工作总结了一些再强化学习领域中必要且有效的技巧,但如何稳定语言模型的RLHF训练仍是未知数。 这篇论文中,研究人员通过实验探索了哪些技巧是比较关键的,哪些指标可以反映RLHF训练过程中和训练后的模...
阶梯式碳交易机制以及优化调度模型求解算法是进行园区综合能源系统(community integrated energy system,CIES)优化调度的重要因素,现有文献对这两个因素的考虑不够全面。为此,文中在考虑阶梯式碳交易机制的基础上,提出采用近端策略优化(proximal ...
RL论文阅读20 - MF类算法总结(VPG, TROP, PPO, DDPG, TD3, SAC),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。