我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic. 对于基于策略分方法:参数化智能体的策略,并设计衡量策略好坏的目标函数,通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数,使得策略最优。但是这种算法有一个明显的缺点:当策略网络是深度模型时,沿着策略...
PPO 继承自 Actor-Critic 框架,因此算法中一共包含 2 个模型:Actor 和 Critic。 Actor Model(Policy Model) Policy Model 是指我们最终训练后使用的生成模型,Policy Model 需要具备一定基本的能力才能保证训练的稳定性,通常会选用 SFT 之后的模型。这个比较好理解,如果我们选用 Pretrained Model 为起点的话,探索空间...
PPO(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)是一种在强化学习领域广泛使用的算法,由 OpenAI 在 2017 年提出。PPO 的核心目标是改进策略梯度算法,使训练过程更稳定,同时保持较好的性能。 采用Actor-Critic 架构,其中 'Actor' 学习给定状态下的行动策略,也叫策略网络,而 'Critic' 评估当前策略的性能(通常通过值函...
我也时常怀疑写这些东西到底有没有意义,毕竟包括 DRL 在内的深度学习调参技巧往往琐碎而不成体系,很难总结得面面俱到,更何况新算法还在源源不断地涌现,旧的知识经验正在迅速 “贬值”,就像现在有了 Soft Actor-Critic,谁还用 DDPG 啊。最重要的是,假如读者不经过亲身实践,直接看这些干巴巴的总结,作用真心不大。
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对ppo的改进最有效的应该数trpo吧
PPO2使用了两个Actor，其中一个用来跟环境进行交互，另一个专门用来更新，而Critic则用来指导更新方向。
对于第二个数据利用率低的问题,引入重要性采样,就能用一个不同于当前策略的固定策略去采样很多的数据并反复利用。 总的来说,PPO(Proximal Policy Optimization)就是采用Actor-Critic架构和重要性采样对PG进行改进的算法,也是OpenAI默认的强化学习算法。 1. 重要性采样(Importance Sampling) ...
强化学习的核心目标是通过与环境的交互来学习最优策略,而Policy Gradient方法则直接优化策略,最大化预期累计回报。它通过策略网络输出每个动作的概率,基于这些概率采样动作。而PPO作为Policy Gradient的升级版,结合了Actor-Critic的理念,通过引入了一套稳健的策略更新机制来提高学习的稳定性与效率。
因为PPO原文是基于Actor-Critic算法做的,Actor-Critic算法是进阶版的Policy Gradient算法。下面我们从policy gradient到Actor-Critic,再到PPO,帮助RL背景比较弱的读者串一遍。 Policy Gradient(PG)算法 核心要义:用“Reward”作为权重,最大化策略网络所做出的动作的概率。