PPO(Proximal Policy Optimization)也是一种策略优化算法,它的核心思想是对策略更新进行限制,使训练更加稳定,同时保持效率。以下是其数学公式推导和整体流程: 1. 算法目标 强化学习的核心目标是优化策略 \pi_\theta ,最大化累积奖励 R 。策略梯度方法(如REINFORCE)直接优化策略,但更新过大可能
结合上文,PPO 算法的典型实现一般是Actor-Critic风格:Actor 负责输出策略分布,Critic 负责近似价值函数并提供优势估计。流程可简述如下: 采样:在当前策略 $\pi_{\theta_\text{old}}$ 下,运行若干并行环境,收集一批 trajectories(每条轨迹长度可定为 $T$),形成一个批次。 计算优势:基于 Critic(价值网络)来估计 $...
在PPO算法中,优势函数通常定义为:adv=Q(s, a)-v(s)v(s)也称状态价值函数,表示value_model对当前state进行评估达到的后续所有价值折扣的期望,Q(s, a)也称动作价值函数,表示Policy 网络是在状态s下采取动作a的累计奖励值Q(s,a)= r(s,a) + e*V(s`),e为折扣超参数0-1。关于这个函数...
PPO算法通过引入剪切(clipping)技巧,简化了计算过程,同时保持了类似的性能稳定性。 2. 核心思想 PPO算法的核心思想是通过限制策略更新的幅度来避免训练过程中的性能剧烈波动。它采用了两种常见的变体:PPO-Clip和PPO-Penalty。PPO-Clip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;而PPO-Penalty则是...
PPO算法的工作流程主要包括以下几个步骤: 收集数据:通过在环境中执行当前策略来收集一组交互数据,包括状态、动作、奖励以及可能的下一个状态。 计算优势估计:为了评价一个动作相对于平均水平的好坏,需要计算优势函数。这通常通过时间差分估计或广义优势估计来完成。 优化目标函数:PPO算法使用一个特殊设计的目标函数来优化...
PPO和GRPO算法详解(持续更新中) PPO 众所周知,PPO在LLM应用下, t时刻下,State就变成了query+output(<t) Reference是初始模型,举个例子可以认为是deepseek V3+SFT之后的模型,是不变的,是fozen model 从头开始推导一次: t0时刻:# query输入到policy model里面,生成一个token,记为o1...
PPO 算法 = DQN算法 + 演员-评论家算法 + 策略梯度算法 实现PPO 用深度强化学习玩动作类游戏 强化学习原理 机器学习是把带标签的数据训练模型,使得预测值尽可能接近真实值。 强化学习是通过和环境交互,奖励来训练模型,使得最后获取的奖励最大期望值。
PPO(Proximal Policy Optimization),即近端策略优化算法,是一种在强化学习中广泛使用的策略梯度方法。它的核心思想是在与环境交互采样数据后,使用随机梯度上升来优化一个“替代”目标函数,从而改进策略。PPO算法能够有效地处理连续动作空间的问题,并且结合了Policy Gradient和TRPO的部分优点。它通过交替进行采样数据和使用随...
PPO(Proximal Policy Optimization)是一种策略优化算法,旨在解决强化学习中的策略更新问题。它的核心思想是保持策略的稳定性,通过限制策略更新的幅度来避免策略过度优化。 关键步骤 🔑 策略评估:首先,评估当前策略的价值函数。 策略更新:然后,根据评估结果更新策略。