以下代码展示了如何从轨迹数据中计算GAE: def compute_advantages(rewards, values, dones, gamma=0.9, lam=0.95): advantages = [] gae = 0 next_value = 0 # 终止状态后的V(s)为0 # 反向遍历时间步 for t in reversed(range(len(rewards))): # 如果是终止状态,next_value设为0 if dones[t]: nex...
广义优势估计(Generalized Advantage Estimation, GAE)由Schulman等人在2016年的论文中提出,是近端策略优化(PPO)算法的重要基础理论,也是促使PPO成为高效强化学习算法的核心因素之一。 GAE的理论基础建立在资格迹(eligibility traces)和时序差分λ(TD-λ)之上,为深入理解GAE的核心价值,我们需要先分析其解决的根本问题。 强...
PPO+GAE——PPO 是对 TRPO 的简化版,本身就具有调参简单、鲁棒性强特点。而 GAE 指 Generalized Advantage Estimation,会根据经验轨迹生成优势函数的估计值,而后让 Critic 拟合该值,达到利用少量 trajectory 描述当前策略的目标,经验发现 GAE 虽可与多种 RL 算法结合,但与 PPO 结合效果最佳,训练最稳定、调参最简单。
回顾上文中的DDPG，DDPG是源于DQN，它使用神经网络替换maxQ(s',a')的功能来解决连续空间问题。也就是...
【算法步骤】 1. 初始化:初始化策略网络(π)和价值网络(V),以及超参数(如学习率、折扣因子等)。2. 收集数据:在当前策略下与环境交互,收集一批样本(状态、动作、奖励等)。通常使用多个并行环境来加速数据收集。3. 计算优势估计:计算每个时间步的优势值(Advantage),常用GAE(Generalized Advantage Estimation)来平滑...
强化学习算法关键实现：实证研究表明，原始的 PPO 在不同模型规模和训练持续时间内能够提供非常稳定和强大的训练过程，而无需进行额外的修改。通过广泛的实验，他们发现 GAE 参数在 PPO 推理任务中起着关键作用。具体来说，设置 λ = 1.0 和 γ = 1.0。虽然这种设置在传统强化学习场景中通常被认为是次优的，但...
本文将从最基础的Gradient Policy Optimization开始,逐步介绍经典的REINFORCE 算法,再讲解如何利用剪切目标实现近端策略优化(PPO),并通过广义优势估计(GAE)在偏差与方差之间找到最佳平衡。之后,我们还会从头推导、讨论离线训练方法,如DPO,帮助你了解不同训练路线的优势与挑战。
以及对这个动作之后未来状态的评估Vt+1, 然后计算δt (Value价值网络输入的是动作后状态,也就是Query+o1) r指的是即时奖励,V指的是上面的Vt和Vt+1,进行计算δ后计算优势函数A 我们注意到GAE指回去了Value Model,因为要用来计算Value网络的loss函数,更新Value网络 ...
c.GAE:为了平衡这两者,通过多步 TD 来计算优势。不过,由于不完整响应的奖励为 0,所以需要评论家模型来预测奖励,从而计算 TD 误差。 优化策略:通过优化总目标来更新 LLM,让模型生成的每个词都能最大化奖励,就像学生努力让自己每次回答问题都能得到更高的分数。
GAE算法是多步优势估计的关键，它相较于单步更新的A2C，能够考虑更远期的奖励。GAE通过引入λ参数平衡单步TD误差和多步TD误差，减少方差，提升学习稳定性。其目标是找到最优策略，最大化未来奖励，公式表示为：[公式]当λ为0，GAE退化为普通优势函数；λ为1则采用“蒙特卡洛”方法。在实际强化学习中，...