1. CLIP Loss 2. 价值损失函数 3. 熵正则化 Pong游戏示例 Pong 游戏简介 PPO的代码实现 实验结果 PPO在LLM中的应用 PPO算法介绍 近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)是一种on-policy强化学习算法。PPO主要有两种变体:PPO-Penalty和PPO-Clip。PPO-Penalty通过在目标函数中添加KL散度惩罚来近似解决KL约束...
3.1 PPO-Clip(最常见的版本) 3.2 PPO-Penalty 3.3 PPO的其他变体 3.4 为什么Actor-Critic版本最流行? 3.5 实际代码实现 四、PPO算法的实际实现过程:Actor-Critic版本 4.1 初始化阶段 4.2 主循环开始 4.3 实际代码实现示例 五、Actor-Critic版本的PPO训练机器人行走例子 5.1 训练机器人学习行走的完整过程 5.2 关键...
PPO是基于策略的强化学习算法，它属于offpolicy算法。其核心在于通过限制策略梯度更新的幅度来优化策略，这种限制可以通过KL散度或Clip方法来实现。KL penalty方法：在策略更新时，通过添加一个KL散度项作为惩罚，防止新旧策略之间的差异过大。神经网络参数按照包含KL散度惩罚项的特定公式进行更新。Clip方法：Clip...
pi_pi = np.array(pi_pi) clip_ = np.clip(pi_pi, 1-epsilon, 1+epsilon) L = np.where(pi_pi * A < clip_ * A, pi_pi * A, clip_ * A) print(clip_) fig, axes = plt.subplots(figsize=(4, 4)) axes2 = axes.twinx() axes.plot(pi_pi, clip_, label='clip_', color='dar...
具体来说，PPO 算法采用了两种常见的变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。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...
在TRPO的基础上,Schulman等人引入了近端策略优化算法PPO(Proximal Policy Optimization)。PPO有两种主流变体,分别为PPO-Penalty和PPO-Clip。 (1)PPO-Penalty PPO-Penalty设定一个缩放参数 β 来取代TRPO中的置信域,因为实践表明TRPO中的置信域过于严苛,实际带来的更新幅度很小,收敛速度不达预期。
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...
有两种主要的PPO变体需要讨论(均在17年的论文中介绍):PPO Penalty和PPO Clip。我们首先从PPO Penalty入手,它在概念上最接近TRPO。 4.2 PPO Penalty TRPO在理论分析上推导出与KL散度相乘的惩罚项,但在实践中,这种惩罚往往过于严格,只产生非常小的更新。因此,问题是如何可靠地确定缩放参数β ,同时避免overshooting: ...
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同时适用于离散和连续的动作空间 损失函数 PPO-Clip算法最精髓的地方就是加入了一项比例用以描绘新老策略的差异,通过超参数ϵ限制策略的更新步长: ...