二、PPO两种形式 2.1 PPO-Penalty 用拉格朗日乘数法直接将KL散度的限制放入目标函数,变成一个无约束的优化问题。同时还需要更新KL散度的系数。 令 如果 , 那么 如果 , 那么 否则 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...
总之,PPO比TRPO更容易使用,同时不失竞争力。PPO的第二种变体PPO Clip将会做的比PPO Penalty更好。 4.3 PPO Clip Clipped PPO是目前最流行的PPO的变体,也是我们说PPO时默认的变体。PPO Clip相比于PPO Penalty效果更好,也更容易实现。 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...
PPO-Penalty中,通过使用KL散度限制新旧策略之间的差异。而在PPO2算法中(PPO-Clip),进一步优化目标函数,通过直接限制输出动作概率的差异来限制新旧策略之间的差异,其目标函数为: \begin{align} J^{\theta_{old}}_{ppo2}(\theta) &= E_t[min(r_t(\theta)A_t, clip(r_t(\theta), 1-\epsilon,1+\...
PPO Clip相比于PPO Penalty效果更好,也更容易实现。 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...
PPO Clip相比于PPO Penalty效果更好,也更容易实现。 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。我们重新定义了替代优势: L πθ C L I P ( πθ k ) = E τ∼πθ [ ∑ t = 0 T [ min ( ρ t ( πθ , πθ k ) A t πθ k , ...
因此我们称之为自适应KL惩罚(adaptive KL penalty)。 4.2.2 近端策略优化裁剪(PPO-clip、PPO2) 如果觉得计算 KL 散度太复杂了,还有一个 PPO2算法,PPO2 即近端策略优化裁剪。近端策略优化裁剪的目标函数里面没有 KL 散度,其要最大化的目标函数为 第二项前面有一个裁剪(clip)函数,裁剪函数是指,在括号里面有...
【摘要】 一.前言我们利用PPO算法来玩“Super Mario Bros”(超级马里奥兄弟)。目前来看,对于绝大部分关卡,智能体都可以在1500个episode内学会过关。 二.PPO算法的基本结构PPO算法有两种主要形式:PPO-Penalty和PPO-Clip(PPO2)。在这里,我们讨论PPO-Clip(OpenAI使用的主要形式)。 PPO的主要特点如下:PPO属于on-policy算...
PPO-Clip 方法通过在目标函数中引入一个裁剪项，来限制新策略和旧策略之间的差异。例如，如果新策略的概率比旧策略的概率超出了一定的范围，就对其进行裁剪，以保证策略更新的幅度不会过大。PPO-Penalty 则是通过在目标函数中添加一个惩罚项，来约束新策略和旧策略的差异。一、PPO 算法的特点 1.PPO 算法的优势包括...
我们利用PPO算法来玩“Super Mario Bros”(超级马里奥兄弟)。目前来看,对于绝大部分关卡,智能体都可以在1500个episode内学会过关。 二.PPO算法的基本结构 PPO算法有两种主要形式:PPO-Penalty和PPO-Clip(PPO2)。在这里,我们讨论PPO-Clip(OpenAI使用的主要形式)。 PPO的主要特点如下:PPO属于on-policy算法PPO同时适用于...
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...