clip(r_t(\theta),1-\epsilon,1+\epsilon)\hat{A}_t,当前策略更新幅度经过裁剪后再乘以优势函数的值。 在PPO算法中,裁剪函数的作用是为了限制策略更新幅度的大小,避免过大的更新幅度导致优化过程不稳定。\epsilon是裁剪幅度的超参数,用于控制裁剪函数的作用程度。当r_t(\theta)超出[1-\epsilon,1+\epsilon]...
PPO CLIP方法 这个公式中,引入了超参数\epsilon。经 clip 和 min 之后,我们需要分情况讨论该函数的作用: 当优势 A > 0 时,r被裁剪至[r, 1 + \epsilon]之间。 当优势 A < 0 时,r被裁减至[r,1-\epsilon]之间。 实际的训练过程中,因为 小批量 和 轨迹 的原因,这里的比例项 r 有大有小。原论文中...
探索时间占比和最终ε共同决定了 DQN 探索和利用的平衡。ε-greedy 策略在训练开始的时候,随机选择 action 的概率ε=1,探索力度最大;随着训练进行ε逐渐线性下降直至达到最终 epsilon 保持恒定,之后 DQN 的训练将以利用为主而只保留少量探索。因此,最终ε取值在区间 [0,1] 内靠近 0 的一端。探索时间占比指的...
因此,为了完成上述目标。提出来的目标如下: \[L^{CLIP}(\theta)=\widehat E_t\{min[r_t(\theta)\widehat A_t,clip(r_t(\theta),1-\epsilon,1+\epsilon)\widehat A_t]\} \] 其中\(\epsilon\)为超参数. Adaptive KL Penalty Coeffcient 还有另外一种方法,可以用作裁剪代理目标的替代,或作用补充...
如果A>0,说明优势函数为正,应该向这个动作方向学习,即增大r_t,横轴向右移动,红色线也提升,但是不能超过1+\epsilon,保证新旧分布超逸不会相差太大; 如果A<0,说明优势函数为负,应该少向这个动作学习,即减小r_t,横轴向左移动,红色线也下降,但是不能小于1-\epsilon,保证新旧分布超逸不会相差太大。 代码分析 下...
epsilon = 0.2 A = [] pi_pi = [] adv = 0 for delta in td_delta[::-1]: adv = gamma * lmbda * adv + delta # A > 0 A.append(adv) # Pi_pi > 1 pi_pi.append((1+delta)/1) A = np.array(A) pi_pi = np.array(pi_pi) ...
具体来说， PyTorch 遵循了 Kingma 和 Ba 的 Adam 论文中的算法 1 (arxiv/1412.6980)，而 TensorFlow 使用了该论文第 2.1 节前的公式，这里提到的 epsilon 在论文中称为 epsilon hat 。在伪代码比较中，我们有以下内容:### pytorch adam implementation:bias_correction1 = 1 - beta1 ** stepbias_...
import numpy as np import parl from parl import layers from paddle import fluid from parl.utils import logger class PPOAgent(parl.Agent): def __init__(self, algorithm, obs_dim, act_dim, kl_targ, loss_type, beta=1.0, epsilon=0.2, policy_learn_times=20, value_learn_times=10, value_ba...
# 熵系数 'epsilon': 0.2, # 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, ...
L^{CLIP}(\theta) = \mathbb{E}_t \left[ \min(r_t(\theta) \hat{A}_t, \text{clip}(r_t(\theta), 1 - \epsilon, 1 + \epsilon) \hat{A}_t) \right] \] 其中,`r_t(\theta)` 是新策略和旧策略的比值,用于衡量新旧策略之间的偏差,`ε`是一个超参数,用来控制更新的步长。