针对PPO的一些Code-level性能优化技巧 Intro 这篇blog是我在看过Logan等人的“implementation matters in deep policy gradients: a case study on ppo and trpo“之后的总结。 reward clipping clip the rewards within a preset range( usually
gradients: A Case Study On PPO And TRPO”中发现,作者通过对PPO与TRPO两种算法进行探索实验,发现:给PPO带来真正的性能上(cumulative reward)提升以及将policy约束在trust region内的效果,都不是通过PPO论文中提出的对新的policy πθ 和原policy π 的比值进行裁切(clip)带来的,而是通过code-level的一些技巧带来...
你好,能否要下您的修正代码? 使用此处的PPO代码,训练时总是发现critic loss不断增长,甚至会增长到1e18的数量级; 经比较其他地方的PPO代码,怀疑是此处的PPO代码在计算target_value时使用了当前的critic网络来计算batch中state的value, 因此导致值估计越推越高; 将代码改为在replay buffer中存入记录的同时存入state的...
在ppo-discrete-RNN代码里,不是应该要在buffer里面存储RNN的隐层状态吗,然后在更新的时候取出来恢复RNN的状态,我看代码里是每取一个mini-batchsize就reset一下隐层,这是否正确呢
强化学习-PPO算法实现pendulum 代码都是学习别人的,但我分享几点我踩过的大坑。 1.蒙特卡洛的V值 2.样本不是独立同分布 之后再 详述一下 """ """ import torch.nn.functional as F import torchvision.models as models import retro import hiddenlayer as hl...
2. deepseel-R1-Zero:采用PPO改进版GRPO强化学习策略。奖励模型:是RL学习方向的刺激信号。基于rule来设计奖励模型,包括2方面:准确性和format。输出模板:比较简单。必须先输出think 过程;然后输出结果。 3. deepseel-R1:为了输出可读、并对齐人类偏好,且只需少量高质量的样本数据就强大的reasoning能力,开启了R1 正规...
Trl PPO算法 Trl PPO实现参考huggingface/trl库的PPO进行实现。 PPO(Proximal Policy Optimization)是一种强化学习算法,它通过引入奖励信号来调整模型的行为,使模型生成的内容更符合人类的偏好。位于RLHF整个系统中的第3阶段。 Trl PPO算法涉及4个模型:actor模型、reference模型、reward模型、critic模型。其中actor模型和cr...
DD-PPOIMPALAApe-XAPPOSEED RLTorchBeast Jul '18Jan '19Jul '19Jan '20Jul '20Jan '21Jul '21Jan '22Jul '22Jan '23Jul '23Jan '24Jul '24Jan '25 00.0000250.000050.0000750.00010.000125 This feature is experimental; we are continuously improving our matching algorithm. ...
Paper tables with annotated results for Deep Reinforcement Learning with Enhanced PPO for Safe Mobile Robot Navigation
ppohDEM: Computational performance for open source code of the discrete element method[J] . Daisuke Nishiura,Miki Y. Matsuo,Hide Sakaguchi.Computer Physics Communications . 2014 (5)Nishiura, D., Matsuo, M.Y., Sakaguchi, H.: ppohDEM: computational performance for open source code of the ...