当计算得到的 KL 散度大于 target_kl 时,表明新策略相对于旧策略的偏离过大,可能会导致训练不稳定或者性能下降。 tensorboard_log: TensorBoard 日志文件的路径。如果设置为 None,则不记录日志。 PPO训练参数含义 1. KL散度 approx_kl approx_kl 用于近似衡量更新前后策略(策略网络输出的动作概率分布)之间的差异。
也就是说DDPG的Actor网络输出的是一个动作,他的目标是输出一个动作,这个动作输入到Critic后,能过获得最大的Q值。和DQN一样,更新的时候如果更新目标在不断变化会使学习过程困难,所以需要固定目标网络,求target的网络更新后再赋值参数,所以需要四个网络。 languageX 2022/04/01 4.4K0 【强化学习】演员评论家Actor-C...
策略τ的回报期望如下∇R=Eτpθ(τ)[R(τ)∇logpθ(τ)],原来是使用πθ与环境交互,当θ更新时就对训练数据重新采样,那要变成off-policy根据之前的经验就需要使用另外一个网络来帮助采样,就像DQN里的targetNet,现在目标是使用πθ′采样来训练θ,θ′被固定所以重新使用采样数据。
在代码实现中,我们同时实现了KL散度,但是不是作为损失函数的计算值,而是辅助更新作用,当当前的KL值大于1.5倍的target kl时,直接停止更新当前策略的参数,这对于限制策略的更新幅度同样起了作用。 def compute_loss_pi(data): obs, act, adv, logp_old = data['obs'], data['act'], data['adv'], data['...
spinup.ppo(env_fn, actor_critic=, ac_kwargs={}, seed=0, steps_per_epoch=4000, epochs=50, gamma=0.99, clip_ratio=0.2, pi_lr=0.0003, vf_lr=0.001, train_pi_iters=80, train_v_iters=80, lam=0.97, max_ep_len=1000, target_kl=0.01, logger_kwargs={}, save_freq=10) Parameters:...
if policykl > 1.5 * self.config.target_kl: self.optimizer.zero_grad() # 如果实际的KL散度超过了目标的1.5倍,那么策略改变过多,这步的梯度也不更新了。 early_stop = True # 并设置early_stop标志为True,表示应提前停止优化,以防止策略从旧策略进一步偏离 ...
即target任务为最大化以下函数: E τ [ R ( τ ) ] = ∫ p θ ( τ ) R ( τ ) E_{\tau}[R(\tau)]=\int p_{\theta}(\tau)R(\tau) Eτ[R(τ)]=∫pθ(τ)R(τ) 为了让上述期望最大化,我们需要策略梯度,即: ∇ θ E τ [ R ( τ ) ] = ∫∇θ p θ ( ...
更新时就对训练数据重新采样,那要变成off-policy根据之前的经验就需要使用另外一个网络来帮助采样,就像DQN里的targetNet,现在目标是使用 采样来训练 被固定所以重新使用采样数据。 上图中所示,PolicyGradient是model-free的所以不知道模型的概率,所以只能通过与真实环境数据的分布P(x)中去采样加和平均求期望。但现在我...
4# 值函数网络的学习率train_policy_iterations =80# 策略网络的训练迭代次数train_value_iterations =80# 值函数网络的训练迭代次数lam =0.97# PPO 算法中的 λ 参数target_kl =0.01# PPO 算法中的目标 KL 散度hidden_sizes = (64,64)# 神经网络的隐藏层维度render =False# 是否开启画面渲染,False 表示不...
对于本工作中研究的 sentiment 和 descriptiveness 任务，我们使用了 init_kl_coef=0.15, hparams.target=6, hparams.horizon=10000 。PyTorch Adam 优化器与 RLHF 相关的数值问题 这个实现细节非常有趣，值得专门一节来讨论。PyTorch 的 Adam 优化器 (torch.optim.Adam.html) 与 TensorFlow 的 Adam 优化器 (...