∇Rθ=1nτ∑nτR(τ)Pθ(τ)⋅∇Pθ(τ)Pθ(τ)根据对数函数微分公式∇log(x)=1x⋅∇x可得: ∇Rθ=1nτ∑nτR(τ)⋅∇logPθ(τ)根据马尔可夫决策过程,我们可以把Pθ(τ)展开,其中lτ表示trajectory的长度,也就是在一个episode内,policy和环境互动的次数:Pθ(τ)=P(s1)⋅Pθ...
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...
【深度强化学习适用性最广的算法之一】PPO算法近端策略优化!同济大佬进行逐行代码讲解公式推导及案例实战!共计14条视频,包括:PPO算法与公式推导、2-与环境交互得到所需数据、3-要完成的目标分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
【2025最新强化学习教程】迪哥精讲强化学习4大主流算法:PPO、Q-learning、DQN、A3C 46集入门到精通!草履虫听了都点头!-深度学习丨强化学习 唐宇迪教AI 01:58 为什么在Deepseek-R1-ZERO出现前,无人尝试放弃微调对齐,通过强化学习生成思考链推理模型! AI基地 ...
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PPO算法与公式推导 PPO算法 获得奖励先来玩一个小游戏，虽然短，但是经历了好多过程：飞船每一步行动都会获得不同的结果（奖励）一个完整的过程，通常叫做episod，整个生命周期的奖励：PPO算法 网络的输入与输出一次游戏的记录结果：包括了每一步的状态与行动（trajectory）:每一步如何走才能得到更多的奖励呢？这就...
PPO公式推导 Trajectory : 为一串游戏的状态和动作序列。 这里的 为一类序列, 为 的发生的概率。 那这里是不是我们直接能用 来获得最大值呢? 我们这里设之列有 种 那么就有 这里的问题就在于X有多少种无法确定,所以无法直接求得 。 因为有 所以 这里的...
本作品内容为强化学习基础理论及算法课件—PPO算法与公式推导,格式为ppt,大小1.0M,页数为19, 请使用Microsoft Office相关软件打开,作品中主体文字及图片可替换修改,文字修改可直接点击文本框进行编辑,图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片,也可根据自身需求增加和删除作品中的内容文本。 你可能感兴趣的 个人求...
DPO(Direct Preference Optimization)和 PPO(Proximal Policy Optimization)是两种用于优化策略的算法,尽管它们的应用场景和优化目标不同,但都属于策略优化方法。.以下从目标函数、算法思路、优化方法、以及公式推导等方面进行对比,帮助理解它们的核心区别。.#大模型 #大模型面试 #面试问题 #多模态大模型 #深度学习(Deep...