(1)初始化 (2)选择动作 (3)计算状态价值 (4)更新/训练网络的update方法 KL penalty和Clip算法体现在更新actor网络方式不同,也就是下面流程图中的黄色框 actor网络和critic网络更新实现不固定,上述算法是actor网络和critic网络分开更新,有的actor_loss和critic_loss加权后一块儿更新网络(代码请见simple_ppo.py),它...
基于莫烦Python的PPO实现，算法流程图清晰地展示了其运行逻辑，包括初始化、选择动作、计算状态价值和训练网络的四个关键步骤。流程图中，黄色框标记了KL penalty与Clip算法在更新策略网络时的不同处理。在实际应用中，PPO采用分离更新策略网络和价值网络，或在一定条件下加权联合更新，具体效果需通过实际代码...