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,但更新过大可能导致不稳定。为了解决这个...
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算法则使用了一种经验的方法来加速这个过程,其可以说非常 Tricky 但有效!下面我们来看一下吧。 PPO-CLIP 在数学和优化领域,"proximal"这个词经常与"proximity"(接近、邻近)有关。在"Proximal Policy Optimization"(PPO)算法中,"proximal"指的是在优化过程中,新的策略应该与旧的策略保持接近或相似,以避免过大的...
classPPO:''' PPO算法,采用截断方式 '''def__init__(self,state_dim,hidden_dim,action_dim,actor_lr,critic_lr,lmbda,epochs,eps,gamma,device):self.actor=PolicyNet(state_dim,hidden_dim,action_dim).to(device)self.critic=ValueNet(state_dim,hidden_dim).to(device)self.actor_optimizer=torch.optim...
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...
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。
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...
🤔 你是否在探索强化学习时,对PPO算法感到好奇?PPO(Proximal Policy Optimization)算法是策略梯度算法的一种改进,它解决了策略梯度算法的一个关键问题:数据利用率低。🚀 PPO算法的核心思想是利用一个接近当前策略但略有不同的策略来收集轨迹,并使用重要性采样(importance sampling)来修正新旧策略之间的差异。简单来说...
采样阶段就是从prompt池中抽取M个prompt,然后对每个prompt进行语言模型的token采样。具体来说,采样过程是这样的: 首先,根据old_policy,计算response的第一个token的概率分布,然后从该分布中采样出第一个token。 接着,根据第一个token,计算第二个token的概率分布,并采样出第二个token。