要把RNN引入PPO模型,最普遍的实现是: 其中可以注意到,价值网络与策略网络采用共享部分网络主干的方式构建,RNN串联在特征提取层与后续网络之间。其中价值头可能还有额外信息流输入,动作头可能还有注意力机制,图中已省去。采用这种结构的案例有: OpenAI Five: AlphaStar: 腾讯绝悟[1]: OpenAI捉迷藏[2]: 另外DRQN和R2D2...
PPO通过引入一个剪裁的目标函数来实现这一点,该目标函数限制了旧策略和新策略之间的差异,从而避免了训练过程中的大幅波动。 对于像2048这样的游戏,其中状态空间很大且连续决策之间存在依赖性,使用循环神经网络(RNN)可以更好地捕捉序列信息。因此,我们将使用Recu...
RNN能够在时间维度上传递信息,这使其非常适合处理时间序列数据。当与PPO结合时,RNN可以帮助模型记住之前的决策并将其用于未来的决策过程中。 RNN通过隐藏层的状态传递信息,这些状态可以被视为模型的记忆。在rPPO中,我们使用RNN来建模策略π和价值函数V。对于给定的状态序列s1,s2,s3,...s1,s2,s3,......
PPO中存储的其实也是8个process的128个step的数据块,即buffer中存储的是8*128个数据。如果说self.actor_critic不是RNN,则数据是可以被打乱采样,不需要考虑每个tuple数据之间的时序 依赖关系,可如果self.actor_critic是RNN,则我们需要考虑数据之间的时序关联性,因此,我们需要在处理、采样数据时保留数据之间的时序关系。
在实际大语言模型或更复杂网络结构中,思路也类似,只不过输入输出变成了文本 token、生成概率分布等,还要结合注意力机制、RNN/Transformer 等设计。 十、PPO 与其他强化学习算法对比 10.1 PPO vs. TRPO 相似:都在“限制新旧策略差距”上做文章,目的都是让训练稳定。 不同:TRPO 使用二阶近似并且要解一个约束优化问题...
对于on-policy 算法,episode 形式的数据天然适合采用 RNN 来挖掘更多时序信息,但同时也会显著提高训练难度,用与不用取决于决策对时序相关性的依赖程度。换句话说,如果之前的经验对当前决策很有参考意义(比如 Dota)就适合用 RNN,反之仅依靠即时信息做应激式决策就足以应付就没必要用 RNN。实践中经常采取折中方案,将最...
一个适用于RNNs的策略梯度实现方式是,运行T个时间步长的策略(T远小于回合长度),并用收集到的样本进行更新。这个方法需要一个不超过时间步长T的优势估计,即: t代表[0,T]范围内的时间,在给定长度-T轨迹段内。一般化这个估计,我们可以使用截断形式的广义优势估计,当 ...
上一篇对RNN算法个人觉得理解比较到位的博客摘要,记录一些大佬的博客链接 下一篇关于CAN总线转接器的PCB板设计方案 本文作者:myleaf 本文链接:https://www.cnblogs.com/myleaf/p/18595876 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议进行许可。 关注我 收藏该文 2 0 posted...
利用改进的ppo算法,在网络中引入了长短时记忆,利用了同分布的样本之间的时序关系,提高了pomdp问题中非完全观测状态对目标输出的拟合程度,在处理时序问题上实现了对状态信息的验证和过滤,从而缓解了长期试错学习过程中累积的无关信息干扰机器人决策的问题。lstm(长短期记忆)是一种改进的rnn。其由一个输入门input ...
—计算机视觉/CNN/RNN/机器学习算法/自然语言处理 9408 34 15:50:48 App 16小时竟然就搞懂了【计算机视觉实战:智慧交通项目】不愧是清华博士,草履虫都能学会的多目标跟踪DeepSort+卡尔曼滤波+YOLOV3目标检测+车道线检测 231 7 40:03:14 App 翻遍全网终于让我找到的顶级【人工智能机器学习入门教程】来自清华大学...