近端策略优化、PPO(Proximal Policy Optimization)是一种强化学习算法,设计的目的是在复杂任务中既保证性能提升,又让算法更稳定和高效。以下用通俗易懂的方式介绍其核心概念和流程。 1. 背景 PPO 是 OpenAI 在 2017 年提出的一种策略优化算法,专注于简化训练过程,克服传统策略梯度方法(如TRPO)的计算复杂性,同时保证...
四、PPO(Proximal Policy Optimization, 近端策略优化算法):核心思想与公式推导 PPO 算法是 John Schulman 等人在 2017 年论文 Proximal Policy Optimization Algorithms 中提出的。它可以被看作TRPO 的一种近似实现,用简单的一阶方法(SGD / Adam 等)就能实现与 TRPO 同级别的训练稳定性与性能,同时更加通用易落地。
近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法源自信任区域策略优化(Trust Region Policy Optimization,TRPO)算法。TRPO的核心思想是,当策略网络是深度模型时,直接沿着策略梯度更新参数可能会导致策略更新幅度过大,从而显著降低策略的性能,影响训练效果。为了避免这种情况,TRPO在更新参数时引入了信任区域(Trust Region)...
近端策略优化(proximal policy optimization,PPO):避免在使用重要性采样时由于在 $\theta$ 下的 $p{\theta}\left(a{t} | s{t}\right)$ 与在 $\theta '$ 下的 $p{\theta'}\left(a{t} | s{t}\right)$ 相差太多,导致重要性采样结果偏差较大而采取的算法。具体来说就是在训练的过程中增加一个限...
PPO算法,全称为Proximal Policy Optimization,中文译为近端策略优化,由OpenAI的Schulman等人在2017年提出。该算法基于策略梯度方法,旨在通过优化策略以最大化长期回报,从而训练出高效的智能体。PPO的核心思想在于通过限制策略更新的幅度,确保训练过程的稳定性和收敛性。 二、PPO算法的核心原理 1. 近端策略优化 PPO算法通...
Trust region policy optimization(TPRO)算法7是现代强化学习的基础,它以自然策略梯度优化为基础,迅速获得普及,成为主流强化学习算法,因为它在经验上比自然策略梯度算法表现得更好、更稳定。尽管此后它已被近端策略优化 (PPO) 超越,但它的仍然具有重要的意义。 我们将讨论TRPO背后的单调改进定理(关注直觉)以及将其与...
近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)是一种强化学习算法,旨在平衡学习效率与稳定性。它由OpenAI提出,广泛应用于各种任务,尤其是在连续动作空间的控制问题中。【基本思想】 PPO的核心思想是通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。具体而言,PPO通过一个“信赖区域”来控制策略的更新,避免过大的策略变化,...
PPO思想还是很简单的,主要是针对Important-Sampling产生的不稳定性进行了CLIP操作和罚函数法,相比TRPO方法更简单容易实现,有了策略梯度的定义,可以结合其他Actor-Critic进行联合使用更新,并且PPO将策略梯度缺陷的on-policy变为了off-policy,更大可能的利用了采样样本,效率和速度都有了一定的提升。 本站仅提供存储服务,所...
PPO（Proximal Policy Optimization） 算法是一种在强化学习领域中广泛应用的策略优化算法。PPO 算法的核心思想是在策略梯度算法的基础上进行改进，以提高算法的稳定性和性能。它通过限制策略更新的幅度，来避免过大的策略变化导致训练不稳定。具体来说，PPO 算法采用了两种常见的变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。PPO-...
1.从同策略到异策略PPO算法在介绍近端策略优化(proximal policy optimization,PPO) 之前,我们先回顾同策略和异策略这两种训练方法的区别。在强化学习里面,要学习的是一个智能体。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体是相同的,我们称之为同策略。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体不是相同的,我们称之为...