使用策略梯度算法的损失函数作为关键来理解各种强化学习算法:REINFORCE、Actor-Critic 和 PPO。这是为了理论上准备理解用于构建 ChatGPT 的基于人类反馈的强化学习(RLHF)算法。 学习强化学习可能会让人感到沮丧,因为这个领域充满了令人困惑的术语和细微差别的算法。本文将以下算法联系在一起: REINFORCE 为减少方差而引入的...
只要花30分钟,你就能轻松入门ChatGPT的秘密武器RLHF中的核心——PPO算法。 首先我们用简短的篇幅复习一下强化学习的基本概念,后续的算法会基于这些概念进行讲解;接着学习Actor-Critic算法和A2C算法,学完这两个算法之后,我们就能够掌握PPO最本质的思想;最后我们来完成终极目标——学习PPO算法。 强化学习 强化学习是什么...
如何高效的用强化学习训练模型!算法大佬实际演示一波视频教程操作,PPO算法-DQN算法-Actor-Critic算法共计45条视频,包括:第一章、强化学习简介及其应用 1-一张图通俗解释强化学习、2-强化学习的指导依据、3-强化学习AI游戏DEMO等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
为了解决这个问题,我们引入Actor-Critic算法。 Actor-Critic (AC)算法 核心要义:再增加一个Critic网络来构造一个Reward baseline,只有获得的reward比baseline要好才奖励这个动作,否则抑制它。 Actor指的是策略网络πθ;Criticbϕ目的就是给定一个策略网络,预估每个状态st,策略网络所能拿到期望rewardbϕ(st)是多少。
SAC是一种结合了最大熵强化学习（Maximum Entropy Reinforcement Learning）和Actor-Critic架构的算法，其...
Actor-Critic方法:这个方法最显著的特点就是AC框架,简单来说,最简单的AC框架由两个部分组成:Actor与Critic,如果我们将Critic看成老师,Actor就可以看成学生,老师会对学生在当前状态的动作进行评价,然后学生会用这个“评价”更新自己的参数。这就是一个最简单的AC框架的更新方式。
Actor-Critic方法的梯度更新公式 其中,A=Q-V称为优势函数。 2.从PG到PPO 2.1从策略梯度(PG)到自然策略梯度(NPG) 在传统的策略梯度算法中,我们根据目标函数梯度J和步长 α 来更新策略函数的参数 θ ,已经被证实可能会出现两个常见的问题: (1)过冲(Overshooting):更新错过了奖励峰值并落入了次优策略区域; ...
建议直接选择Distributional Soft Actor-Critic V2算法（简称DSAC-T算法），这是到目前为止model-free RL...
单臂摆是强化学习的一个经典模型,本文采用了4种不同的算法来解决这个问题,使用Pytorch实现。 以下是老版本,2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法, SAC,更新了PPO,DDPG算法,在文末。 DQN: 参考: 算法思想: https://mofanpy
PPO算法主要针对离散和连续动作空间的强化学习问题，它属于on-policy算法。PPO的核心在于通过两个网络——actor和critic——协同工作，actor网络负责根据当前策略选择动作，而critic网络评估当前状态的价值。训练过程中，actor网络的目标是通过优化与当前策略相关的动作，同时，critic网络的目标是提高其对状态价值...