1. 背景介绍PPO算法(Proximal Policy Optimization Algorithms)于2017年由John Schulman提出,是一种基于策略优化的强化学习算法。PPO算法易于实现且在许多任务上取得了很好的效果,是目前强化学习领域的主流算…
PPO 算法是 John Schulman 等人在 2017 年论文 Proximal Policy Optimization Algorithms 中提出的。它可以被看作TRPO 的一种近似实现,用简单的一阶方法(SGD / Adam 等)就能实现与 TRPO 同级别的训练稳定性与性能,同时更加通用易落地。 论文原题: Proximal Policy Optimization Algorithms John Schulman, Filip Wolski...
3. 信赖域策略优化算法(TRPO) Trust region policy optimization(TPRO)算法7是现代强化学习的基础,它以自然策略梯度优化为基础,迅速获得普及,成为主流强化学习算法,因为它在经验上比自然策略梯度算法表现得更好、更稳定。尽管此后它已被近端策略优化 (PPO) 超越,但它的仍然具有重要的意义。 我们将讨论TRPO背后的单调...
PPO(Proximal Policy Optimization)是一种广泛使用的强化学习算法,它通过优化策略来训练智能体,旨在提升训练过程的稳定性和效率。 PPO 的核心思想是通过在优化过程中限制策略更新的幅度,以避免策略更新过大导致训练不稳定。这是通过引入一个“目标函数”来实现的,该函数对策略的更新施加约束,使得新的策略与旧策略之间的...
Deterministic Policy Gradients (DPG):DPG 是一种策略梯度的变种,它通过将策略转换为确定性策略来减少梯度崩塌和梯度消失问题。 Soft Actor-Critic (SAC):SAC 是一种策略梯度的变种,它通过引入 Soft Q-function 来实现高效的策略更新和稳定的收敛。 在本文中,我们将关注 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法,它...
PolicyGradient算法原来是On-Policy的,(感谢指正,更正:PPO也是on-policy)。 important sampling不能算是off-policy,PPO里面的 important sampling 采样的过程仍然是在同一个策略生成的样本,并未使用其他策略产生的样本,因此它是on-policy的。而DDPG这种使用其他策略产生的数据来更新另一个策略的方式才是off-policy ...
Proximal Policy Optimization,简称PPO,是一种由OpenAI提出的深度强化学习算法。它基于策略梯度(Policy Gradient)方法,旨在解决传统策略梯度方法中存在的训练不稳定和样本效率低下的问题。PPO通过引入近端策略优化和剪切目标函数两大核心机制,实现了对策略更新的精细控制,从而在保证稳定性的同时提升了学习效率。 核心机制: ...
PPO（Proximal Policy Optimization） 算法是一种在强化学习领域中广泛应用的策略优化算法。PPO 算法的核心思想是在策略梯度算法的基础上进行改进，以提高算法的稳定性和性能。它通过限制策略更新的幅度，来避免过大的策略变化导致训练不稳定。具体来说，PPO 算法采用了两种常见的变体：PPO-Clip 和 PPO-Penalty。PPO-...
为了可以用到RL中进行off-policy的更新,我们需要定义两个策略网络,一个是πθ′ \pi_{\theta^{'}} πθ′专门负责进行采样操作,一个是πθ \pi_{\theta} πθ,为待学习的网络参数,相应的,还存在两个价值网络,一个参数为δ′ \delta^{'} δ′负责给予探索的动作打分,一个参数为δ \delta δ...
在Policy Gradient推导和REINFORCE算法两篇文章介绍了PG算法的推导和实现,本篇要介绍的算法是Proximal Policy Optimization (PPO),中文叫近短策略优化算法。PPO由于其非常的好的性能与易于实现等特性,已被作为OpenAI公司的首选算法,可见这个算法的优秀性能,具体可以查看...