函数\text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon) 会将比率 r_t(\theta) 限制在区间 [1-\epsilon, 1+\epsilon] 内。 PPO目标函数的主要思想是通过比率 r_t(\theta) 来衡量新旧策略之间的相对变化,并通过clip函数来限制这种变化。当 r_t(\theta) 在[1-\epsilon, 1+\epsilon] 范围内时,目...
尾声 以上就是trlx、trl、deepspeedchat等框架里的ppo算法的来龙去脉了,基本上就是A2C+GAE+Importance Sampling+ppo-clip这些组合而来的。大家可能在reward的构建和训练上会有所区别,但总的来说都差不多。比较特别的是colossalai里面的ppo算法,他的Critic对一整个response只预测一个V值,然后所有时间步的adv就都等于...
PPO论文中提出,KL惩罚虽然在多个实验中表现不如clip,但是KL却可以作为baseline用。 ppo compare other 值得注意的是,没有加惩罚和clip的目标函数,比随机初始化的效果还差!
首先两种方法在计算policy model loss的时候都使用了clip方法。 policy model loss计算公式 PPO除此之外还会计算value model loss value model loss计算公式 下面是PPO的流程图,可以看出policy model和value model都会进行训练。 PPO算法流程图 PPOTrainer vf_losses1=torch.square(vpred-mb_return)vf_losses2=torch.s...
作为on-policy 方法,PPO 与前两种 DRL 框架有很大不同,无论是算法原理还是超参数设置。PPO 的特色超参数包括:采样环境数量,episode 长度,entropy 系数,V 网络系数,GAE factor,PPO cliprange 等。 并行采样的环境数量越多,整体的探索效率越高,绝对收敛时间越快,该参数的设置主要取决于可用的硬件资源。
下面代码的实现是采用clip ppo的方式。 2.Pendulum-v0 倒立摆摆摆问题是控制文献中的经典问题。在这个问题的版本中,钟摆从一个随机位置开始,目标是向上摆动,使其保持直立。 动作空间: -2到2之间连续动作空间,表示向左或向右的方向和力度 输出的状态s: ...
这个形式主要是为了让我们理解为啥叫PPO-Clip(我感觉直接用后面那个Clip项其实就够了,这个表达有点冗余),θk就是当前Old的参数,θ是New的参数。πθ(a|s)是New Actor输出的Policy上状态s时执行a的概率,πθk(a|s)表示的Old Actor输出的Policy上状态s时执行a的概率。Aπθk(s,a)是基于Old Critic得到的Adv...
一种有效的解决方法是信任区域策略优化(trust region policy optimization,TRPO);然而TRPO的计算过程非常复杂,每一步更新的运算量非常大,进而其改进版算法PPO被提出。主流的PPO有两种,PPO-Penalty和PPO-Clip,但大量的实验表明PPO-Clip要更优秀一些,因此本项目采用PPO-Clip方法。
r(θ) = πθ2 (ar|sr ) πθ1 (ar|sr ) (5) PPO 算法的目标函数表达式为: LCLIP (θ)= Ê [min (r(θ)Â CLIP(r(θ) 1 - ε 1 + ε)Â )]= ìíîïïïïïïïï (1 + ε)Â r(θ)> r(θ)Â r(θ)< 1 r(θ)Â r(θ)> 1 (1 - ...
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=args.normalize_advantages,)optimizer=agent.configure_optimizers(args.learning_rate)...