(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...
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...
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...