尽管PPO被认为是on-policy的强化学习算法,但严格意义上只有在第一个epoch时是on-policy,此时产生数据的policy与待优化的policy相同。 1. 在epoch=1时,clip不起作用,PPO退化成A2C 此时PPO的loss退化为:L(s,a,θk,θ)=∑s,aπθ(a|s)πθk(a|s)Aπθk(s,a),此时数值上πθ(a|s)=πθk(a|s),...
\hat{E}_t[clip(r_t, 1-\epsilon,1+\epsilon)A_t]:PPO中的CLIP项 L^{CLIP}:PPO 一个迭代后的PPO算法,在对梯度方向进行差值后,各目标的指标 通过该图可以发现,使用 PPO-CLIP 替代目标会让KL散度保持在大约0.02左右。 这便是这篇论文的核心贡献了,下面我们看一下如何用代码实现吧。 PPO-CLIP 实现篇...
从模型预测控制到强化学习-PPO原理与仿真-什么是GAE广义优势估计,什么是CLIP,什么是概率比,PPO的主要技巧如何理解, 视频播放量 3146、弹幕量 0、点赞数 99、投硬币枚数 51、收藏人数 420、转发人数 20, 视频作者 内燃机与车辆智能控制, 作者简介 天津大学先进动力与车辆
第二项前面有个裁剪(clip)函数,裁剪函数是指:在括号里有三项,如果第一项小于第二项,则输出1 − ε;如果第一项大于第三项的话,则输出1 + ε。 ε 是一个超参数,要需要我们调整的,一般设置为0.1或0.2 。 举个栗子,假设设ε=0.2,如下式所示。 在上式中,如果 计算结果小于0.8,则clip函数值就是0.8;如果...
与PPO Penalty不同,与其费心随着时间的推移改变惩罚,PPO Clip直接限制策略可以改变的范围。PPO Clip将目标散度的变化范围限定在 范围内,替代优势改写为: PPO-Clip中的替代优势 PPO Clip和PPO Penalty一样,都舍弃了二阶梯度的思路,因此可以使用像ADAM等优化器来执行更新。根据经验, 和是比较好的截断值。
PPO（Proximal Policy Optimization） 算法是一种在强化学习领域中广泛应用的策略优化算法。PPO 算法的核心思想是在策略梯度算法的基础上进行改进，以提高算法的稳定性和性能。它通过限制策略更新的幅度，来避免过大的策略变化导致训练不稳定。具体来说，PPO 算法采用了两种常见的变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。PPO-...
PPO（Proximal Policy Optimization）是基于策略的强化学习算法，属于off-policy算法。核心在于通过KL散度或Clip方法限制策略梯度更新的幅度，从而优化策略。使用KL penalty算法时，神经网络参数按特定公式更新；采用Clip算法时，参数更新方式亦有差异。这两种方法在PPO算法中体现为更新策略的不同方式。伪代码展示...
相对PPO-Clip来说计算还是比较复杂,我们来看PPO-Clip的做法 2.2 PPO-Clip ppo-Clip直接在目标函数中进行限制,保证新的参数和旧的参数的差距不会太大。 就是将新旧动作的差异限定在 。如果A > 0,说明这个动作的价值高于平均,最大化这个式子会增大 ,但是不会让超过 ...
# PPO的Clip系数'batch_size':16,# 经验回放的batch_size'max_episode':10,# 最大训练局数'num_epochs':10,# 每条经验回放次数"num_local_steps":512,# 每局的最大步数"num_processes":8,# 训练进程数,一般等于训练机核心数"save_interval":5,# 每{}局保存一次模型"log_path":"./log",# 日志...
PPO-Clip:用clip函数裁剪掉过大或过小的重要性系数,易于实现。 3. 网络设置 Critic网络和A2C中一样,输入状态输出V值,目标就是使V值估计更准确也就是最小化TD_error。 Actor网络输入状态输出动作分布,目标是最大化期望奖励,不同点就在于损失函数。简单来说,PG中是(动作对数概率*未来折扣奖励和),优化一下是(...