PPO 是 OpenAI 在 2017 年提出的一种策略优化算法,专注于简化训练过程,克服传统策略梯度方法(如TRPO)的计算复杂性,同时保证训练效果。 问题:在强化学习中,直接优化策略会导致不稳定的训练,模型可能因为过大的参数更新而崩溃。 解决方案:PPO通过限制策略更新幅度,使得每一步训练都不会偏离当前策略太多,同时高效利用采...
深度解析PPO算法:强化学习中的稳定优化利器 引言 强化学习(Reinforcement Learning, RL)作为人工智能的一个重要分支,近年来取得了令人瞩目的进展。在众多强化学习算法中,近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)以其稳定性和高效性脱颖而出,成为研究和应用中的热门选择。本文将详细介绍PPO算法的基本原理、应用场...
首发于深度强化学习笔记 切换模式写文章 登录/注册 深度强化学习(四):PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化) Dreammaker 努力做好学术博主的一枚AI-related小菜鸡35 人赞同了该文章 PPO是OpenAI spinning up下的第三个算法,翻译为“近端策略优化”。TRPO是同轨策略(on-policy)算法,且可以在离散的和...
PPO是一种基于策略梯度优化的深度强化学习算法,它面向连续或离散动作空间,通过不断调整策略来最大化累积奖励。PPO的核心思想在于,在每次策略更新时,通过限制策略变化的幅度来保证训练的稳定性。这一特性使得PPO在解决复杂问题时表现出色,成为当前深度强化学习领域的研究热点。 PPO算法原理 1. 剪切概率比率(Clipped Probab...
在强化学习中,智能体通过与环境交互,学习一个策略(Policy)π(a|s) ,即在状态s 下采取动作a 的概率分布,旨在最大化累积奖励。 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 是直接对策略进行参数化,并通过梯度上升的方法优化策略参数θ 。其核心是计算策略的梯度,并利用采样的数据进行更新。 1.2 深度强化学习面临的挑战...
# 深度强化学习:基于PPO算法的策略优化 一、 强化学习和深度强化学习简介 强化学习概述 在人工智能领域,强化学习是一种通过观测和与环境的互动来学习如何做出序列决策的机器学习方法。常见的强化学习任务包括游戏玩法、机器人控制等。 深度强化学习的兴起 深度强化学习是将深度学习技术应用到强化学习中,利用神经网络来近似...
深度强化学习之 PPO 算法 强化学习原理 马尔科夫决策过程 学习策略 = 基于行为价值 & 基于行为概率 策略梯度算法:计算状态下所有行为的概率 演员- 评论家算法:一半基于行为价值,一半基于行为概率 DQN 算法(深度Q网络) Q-Learning(Q 值和Q表格) 为什么要引入神经网络?
PPO是一种基于策略梯度的强化学习算法,其核心目标是通过最大化累积奖励来优化策略。它关注如何在给定环境中最有效地行动,以获得最大化的奖励信号。相比之下,DPO则侧重于直接优化用户或系统的偏好。它不依赖于传统的奖励信号,而是通过对比学习或直接反馈来优化策略,目标是生成符合用户偏好的结果。 2. 工作原理差异 PPO...
零基础学习强化学习算法:ppoRethinkFun 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 2.3万 19 23:59 App 代码实现大模型强化学习(PPO),看这个视频就够了。 1937 2 01:02:27 App Diffusion | DDPM 代码精讲 4775 0 30:43 App Lec14:强化学习PPO原理与推导 2.9万 30 01:37:00 App 深度强化学习 ...
我愿称之为B站强化学习天花板课程!简单易懂!清晰明了的 PPO算法、DQN算法、A3C算法强化学习实战教程! 162 -- 7:54:15 App 不愧是计算机博士唐宇迪居然半天教会了我大学4年没学会的深度学习经典算法解析入门到实战课程,看不懂你打我!!! 1722 -- 5:26 App 人工智能学习走路 845 12 2:35:30 App 【Q-Lea...