当λ= 1 时,advantage 的 GAE 表示退化成 MC 所以当λ在 (0,1)区间时,表示在偏差和方差之间做出折衷。 总结 到这里,PPO 算法相关的细节就讲完了,但是 PPO 的代码实现上还有许多细节,可以参考 https://github.com/vwxyzjn/ppo-implementation-detailsgithub.com/vwxyzjn/ppo-implementation-details 是目前我...
③H-PPO——H-MPO 都是基于离散空间信息处理的 PPO 算法。 连续控制问题建议算法: PPO+GAE——PPO 是对 TRPO 的简化版,本身就具有调参简单、鲁棒性强特点。而 GAE 指 Generalized Advantage Estimation,会根据经验轨迹生成优势函数的估计值,而后让 Critic 拟合该值,达到利用少量 trajectory 描述当前策略的目标,经验...
把策略网络看成 Actor，那么利用 GAE 去估计优势函数的 PPO 可以看成是一种 AC 框架。事实上，大部分...
在之前的文章里介绍了 PPO 之 Clipped Surrogate Objective 篇[1],提出了现有方法存在方差较大的缺点,今天我们介绍一下如何使用 GAE(Generalized Advantage Estimation)进行改进。 回顾 上文提到的 Surrogate Objective[2]: 我们的目标是使得这个期望回报最大。 算法描述 如果一次 rollout 的回报均值是 100,一次的是 ...
可以认为PPO是由A2C派生出来的。 A2C是一个on-policy算法,样本效率低,而其后续工作的目标大多集中在如何使用off-policy data对策略进行优化。但这件事非常难。 首先要注意到,重要性采样不是新技术,事实上已经在PPO之前的很多算法中都使用了。然而,重要性采样只能纠正目标的偏差,而不能纠正样本的方差。那么这一类...
从这个角度看来，把PPO算法简单看作加了重要性采样、GAE、目标函数裁剪的A2C算法是不可取的，因为会损失...
因此当 PPO-Clip 只使用采样到的轨迹数据更新一次参数时(此时不需要重要性采样的修正,也就不需要Clip修正系数),PPO 可以看作是A2C算法。 不过,我也觉得这样看不好,PPO是TRPO简化版本,应该更多的从PPO和TRPO的区别与联系来看待PPO。 编辑于 2022-07-16 09:56・IP 属地山东 ...
A2C和PPO算法的形式非常像，两者都属于 policy gradient类算法 可以把A2C看成PPO的简化版 PPO=A2C+近似...
是的
Proximal Policy Optimization (PPO)0