理论分析的完善性:虽然PPO在实践中表现出色,但其理论分析相对TRPO还不够完善,例如,裁剪操作的理论性质还需要进一步研究。 七、 PPO的代码实现(Python + PyTorch示例) 为了让大家更直观地理解PPO,我们来一个简单的Python代码示例,使用PyTorch框架实现PPO-Clip算法的核心部分。 (注意:以下代码仅为示例,为了简洁,省略了...
43. 三、Pytorch实践 PPO-Clip更加简洁,同时大量的实验也表名PPO-Clip总是比PPO-Penalty 效果好。所以我们就用PPO-Clip去倒立钟摆中实践。 我们这次用Pendulum-v1action 也同样用连续变量。 这里我们需要做一个转化,一个连续的action力矩(一维的连续遍历)。 将连续变量的每个dim都拟合为一个正态分布 训练的时候训...
以下是根据您的要求,分点详细解释如何用PyTorch实现PPO算法: 1. 研究和理解PPO算法的原理 PPO算法的核心思想是在每次策略更新时,通过限制新策略与旧策略之间的差异来避免策略更新过大,从而保持训练的稳定性。这通常通过裁剪(Clipping)或惩罚(Penalty)的方式来实现。 2. 设计PPO算法的PyTorch网络结构 在PyTorch中,我们...
4.2.1 近端策略优化惩罚(PPO-penalty、PPO1) 在实现PPO算法的时候一般使用前一个训练的迭代得到的演员的参数与环境做大量交互,得到大量数据,来更新,就可以写成这样: 里面有个超参数有点不好控制,我们可以给KL散度设置一个最大值,一个最小值,当KL散度大于最大值的时候,就说明后面的罚没有发挥作用,就是正则项...
算法实现:PPO 的实现可以分为两个版本,分别是 PPO-Penalty 和 PPO-Clip。PPO-Penalty 通过在目标函数中添加一个 KL 散度项来约束策略更新,而 PPO-Clip 则采用上面提到的 clip 函数直接限制新旧策略的比率。PPO-Clip 实现简单且有效,因此在实践中更为常用。 实验结果:论文中的实验表明,PPO 在多个连续控制任务和...
PPO算法的核心思想是在策略梯度算法的基础上进行改进,通过限制策略更新的幅度来提高算法的稳定性和性能。它主要解决了传统策略梯度算法在训练过程中容易出现的波动大、收敛慢等问题。PPO算法通过两种变体实现这一目标:PPO-Clip和PPO-Penalty。 PPO-Clip:通过在目标函数中引入一个裁剪项,限制新策略和旧策略之间的差异。
pytorch_model.bin vocab.txt data_set.py 模型所需数据类文件 model.py 模型文件 train.py 模型训练文件 predict.py 模型推理文件 注意:由于GitHub不方便放模型文件,因此sft_model文件夹、rm_model文件夹和ppo_model文件夹中的模型bin文件,请从百度云盘中下载。
唯一的不同是target value是用Old Critic计算的,这也是DRL领域的常规操作了. 小结一下,PPO-Clip就是通过Clip操作来防止步子迈太大的。作者实验证明Clip的效果比Penalty好。 ### 2.2.2 PPO-PenaltyLKLPEN(θ)=πθ(a|s)πθk(a|s)Aπθk(s,a)−βKLD(πθ(∗|s),πθk(∗|s)) ...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info Python3.11 Reproduction 运行这个项目的脚本:https://github.com/deeptest-com/rlhf/blob/main/src/run-ppo.py 执行PPO训练 python src/run-ppo.py 执行非常快,一闪而过,请问哪里出问题
本文首发于行者AI 引言 上一篇文章我们详细介绍了策略梯度算法(PG),ppo其实就是策略梯度的一种变形。首先介绍一下同策略(on-policy)与异策略(off-policy)的区别。 在强化学习里面,我们需要学习的其实就是一个智能体。如果要学习的智能体跟和环境互动的智能体是同一个的