3.1 PPO with Adaptive KL Penalty 该本版PPO的核心想法就是利用自适应的beta值(adaptive beta): 其算法流程: 3.2 PPO with Clipped Objective 在1.2中已经提到过,采用importance sampling会导致样本的方差随着新旧策略的差异变大而变大,那么我们能否直接通过限制输出动作概率的差异来限制新旧策略的差异呢?答案是可以的...
PPO with Adaptive KL Penalty PPO with Clipped Objective 注:上面的伪代码出自 Proximal Policy Optimization (PPO) Explained refs: Proximal Policy Optimization Algorithms Proximal Policy Optimization (PPO) Explained 发布于 2023-05-24 00:59・浙江 PPO算法 RLHF #ChatGPT ...
PPO with Adaptive KL Penalty 我们还发现KL散度还要乘以一个变量,该版本PPO的核心想法就是利用自适应的beta值(adaptive beta): 当KL散度大于我们的设定值时,我们需要加大处罚力度,而小于一个设定值时,减小处罚力度,这样使得新旧策略的差距既不会偏大,也不会过小。 PPO with Clipped Objective 这是基于上面PPO的改...
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...
为了简化和改进算法的可扩展性，PPO引入了自适应的KL惩罚因子以及剪切策略目标，通过在优化过程中控制策略更新的幅度，达到高效训练的效果。本文详细介绍了PPO算法的两种主要实现方式：PPO with Adaptive KL Penalty和PPO with Clipped Objective，以及算法的核心概念与流程。这些改进使得PPO算法在处理复杂任务时...
因此我们称之为自适应KL惩罚(adaptive KL penalty)。 4.2.2 近端策略优化裁剪(PPO-clip、PPO2) 如果觉得计算 KL 散度太复杂了,还有一个 PPO2算法,PPO2 即近端策略优化裁剪。近端策略优化裁剪的目标函数里面没有 KL 散度,其要最大化的目标函数为 第二项前面有一个裁剪(clip)函数,裁剪函数是指,在括号里面有...
PPO2:PPO2同样想使两个策略间差异不要过大,但是未使用KL约束,而是通过clip,巧妙设置新旧策略比值的范围 实验中,PPO2的效果强于PPO1其实有NPG和TRPO的基础后,PPO就很好理解了。PPO与TRPO相同的部分将不再描述 <hr/>PPO推导细节 PPO1:Adaptive KL Penalty Coefficient "The theory justifying TRP...
3.4 Adaptive KL Penalty Coefficient前面讲到采用罚函数法进行参数更新时,主要是罚函数系数的选取比较困难。而现在一种克服方法是自适应调整系数。其优化目标为:计算: 若 若 算法涉及3个超参数:、、 ,但这三者的敏感性很低,调节并不是很麻烦。效果比CLIP要差,但是可作为一个baseline。采用SGD做一阶优化。 3.5 算...
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...
4. Adaptive KL Penalty Coefficient 用KL divergence 来代替截断的方法 惩罚系数的设置需要对应做变化 5. Algorithm 解释了算法的具体实现 policy function 和 value function 6. Experiments 6.1 Comparison of Surrogate Objective 首先对比没有 clipping or penalty ,Clipping,KL penalty 之间的区别 结果是后面两个表...