近端策略优化就是策略梯度的异策略版本。由于异策略的实现依赖于重要性采样 (Importance Sampling), 下面将首先介绍重要性采样的基本概念,在此基础上介绍近端策略优化算法以及相关变种。 PPO 重要的突破就是在于对新旧新旧策略器参数进行了约束, 希望新的策略网络和旧策略网络的越接近越 好。近端策略优化的意思就是:...
它试图在策略更新过程中保持稳定性,防止策略更新过大导致学习过程不稳定。PPO 主要应用于连续控制任务和离散决策任务,并在许多领域取得了成功。 PPO 的核心思想是限制策略更新的幅度,以便在更新策略时不会过度偏离原始策略。为了实现这一点,PPO 引入了一个名为“信任区域”的概念。信任区域是指策略更新后,新策略与旧...
在最后一步中,我们创建代理程序、优化器,并将其与Fabric集成,以实现更快的训练。 agent=PPOLightningAgent(rl_environment,act_fun=args.activation_function,vf_coef=args.vf_coef,ent_coef=args.ent_coef,clip_coef=args.clip_coef,clip_vloss=args.clip_vloss,ortho_init=args.ortho_init,normalize_advantages=...
在最后一步中,我们创建代理程序、优化器,并将其与Fabric集成,以实现更快的训练。 agent=PPOLightningAgent(rl_environment,act_fun=args.activation_function,vf_coef=args.vf_coef,ent_coef=args.ent_coef,clip_coef=args.clip_coef,clip_vloss=args.clip_vloss,ortho_init=args.ortho_init,normalize_advantages=...
您还将使用近端策略优化(PPO)算法在模拟环境中创建和训练一个强化学习代理来玩游戏。基于这里的贡献github.com/Lightning-AI 强化学习简介 强化学习(RL)是一种机器学习算法,通过让智能代理与环境互动并随时间调整行为以实现某个目标的最大化,从而训练智能代理做出决策。它的灵感来源于人类和动物如何从经验中学习并...