2.2 计算优势函数(Advantage Function): PPO引入优势函数At=Q(st,at)−V(st),表示动作的优劣程度。 Q(st,at)是状态动作值函数,表示在状态st执行动作at所得到的期望回报。 V(st)是状态值函数,表示在状态st下执行策略能获得的期望总回报。 2.3 策略更新(Clip损失函数): PPO的关键在于限制策略更新幅度,引入截...
3. 策略更新:在训练过程中,PPO 算法会不断调整 \(\theta\) 的值(也就是更新神经网络的权重),让机器人在特定状态下更有可能做出获得奖励更高的动作。因此, \(\theta\) 的值会随着训练迭代而改变,以便让机器人更有效地完成任务。 公式定义:定义了强化学习中的一个目标:找到一个策略参数 θ,使得期望的累积回...
四、PPO算法的实际实现过程:Actor-Critic版本 4.1 初始化阶段 4.2 主循环开始 4.3 实际代码实现示例 五、Actor-Critic版本的PPO训练机器人行走例子 5.1 训练机器人学习行走的完整过程 5.2 关键区别:Actor-Critic与普通PPO 六、PPO 在大语言模型中的应用 6.1 为什么大语言模型需要 PPO? 6.2 RLHF框架中的 PPO 实现...
PPO是一种策略梯度方法,简单的策略梯度对每个样本(或者一组样本)进行一次梯度更新,对单个样本执行多个梯度步骤会导致一些问题,因为梯度偏差太大,从而产生错误的策略。PPO允许我们在每个样本中进行多次梯度更新,方法是尽量使策略与用于采样的策略保持一致(PG算法本身都是要on-policy,PPO可以on也可以off),如果更新后的...
PPO 算法的核心思想是:在每次更新策略时,新策略要尽量"贴近"当前策略,不能改变得太大。这有点类似我们在学高尔夫时,教练会告诉我们每次只微调一点挥杆动作,而不是大幅改动。数学上,我们可以定义一个"贴近度"(Proximity)的指标,用于衡量新旧策略之间的差异:Proximity = min(r(θ), clip(r(θ), 1-ε, 1+ε)...
一、PPO简介 TRPO(Trust Range Policy Optimate)算法每一步更新都需要大量的运算,于是便有其改进版本PPO在2017年被提出。PPO 基于 TRPO 的思想,但是其算法实现更加简单。TRPO 使用泰勒展开近似、共轭梯度、线性搜索等方法直接求解。PPO 的优化目标与 TRPO 相同,但 PPO 用了一些相对简单的方法来求解。具体来说, PPO...
PPO的核心思想是通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。具体而言,PPO通过一个“信赖区域”来控制策略的更新,避免过大的策略变化,这样可以减少训练过程中的不稳定性。与其他策略优化方法相比,PPO更易于实现且具有良好的表现。【算法步骤】 1. 初始化:初始化策略网络(π)和价值网络(V),以及超参数(如学习率、折...
第一集:大模型预训练 14:56 第二集:大模型监督微调SFT 13:23 第三集:PPO算法原理 31:01 第四集:大模型强化学习PPO 23:59 23:59 代码实现大模型强化学习(PPO),看这个视频就够了。 RethinkFun 4.5万 60 49:17 DeepSeek-R1核心算法GRPO讲解-从强化学习0基础->PPO->GRPO 紫陌洛西 1.2万 ...
二、PPO2 算法 PPO2在 PPO 的基础上去除了 KL 散度损失函数,但是引入了 Clip 损失函数,当目标函数值低于 或大于 时进行截断。其损失函数为: 上图中绿色虚线是原始的损失函数,蓝色虚线是 clip 函数,红色实线是实际上的损失函数,当优势函数 A 的值为正数或负数时,实际的损失函数有不同的情况。