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state, reward, over, _=env.step([action]) reward_sum+=rewardreturnreward_sum#优势函数defget_advantage(deltas):#算法来源:GAE,广义优势估计方法。便于计算从后往前累积优势advantages =[] s=0fordeltaindeltas[::-1]: s= 0.98 * 0.95 * s +delta advantages.append(s) advantages.reverse()returnadv...
PPO是在线学习算法,而DDPG是离线学习算法。PPO算法在每一步中都会更新策略参数,而DDPG算法则是先收集一段轨迹,然后再进行学习。 PPO算法使用了近端比率裁剪损失,用于限制策略更新幅度,而DDPG算法则使用了Q-learning,用于学习状态动作值函数。 PPO算法可以用于离散动作空间和连续动作空间,而DDPG算法只能用于连续动作空间。
PPO算法,即Proximal Policy Optimization,是一种高效的强化学习策略,专门用于解决决策过程中的序列决策问题。要解读车间调度PPO算法的伪代码过程,首先要理解PPO算法的核心思想:通过限制策略更新的幅度,以实现在稳定性和数据利用率之间取得平衡。在车间调度问题中,PPO算法可以有效地减少作业完成时间、平衡生产线负载、以及优化...
论文《Proximal Policy Optimization Algorithms》即PPO算法的代码及解读,https://github.com/openai/lm-human-preferences
主入口在main.py里面,这里面涉及到了强化学习的范畴,ppo算法训练。 首先,需要使用actor model生成训练样本,其次,使用训练样本生成actor loss和critic loss,然后梯度回传。 代码如下: 生成训练样本 generate_experience中会返回actor model、reference model、critic model、reward model等输出的结果,供之后loss计算使用。对...
下面是PPO算法用于车间调度的伪代码过程：定义状态空间S、动作空间A和策略π（a|s）定义PPO的超参数，...
使用PPO算法进行RLHF的N步实现细节 当下,RLHF/ChatGPT 已经变成了一个非常流行的话题。我们正在致力于更多有关 RLHF 的研究,这篇博客尝试复现 OpenAI 在 2019 年开源的原始 RLHF 代码库,其仓库位置位于 openai/lm-human-preferences。尽管它具有 “tensorflow-1.x” 的特性,但 OpenAI 的原始代码库评估和基准...
pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 算法代码 地址:https://github.com/ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail本博客是博主个人学习时的一些记录,不保证是为原创,个别文章加入了转载的源地址,还有个别文章是汇总网上多份资料所成,在这之中也必有疏漏未加标注处,如有侵权请与博主联系。如果未特殊标注则为原创,遵循 CC ...