5. 代码实现 5.1 CartPole 5.2 乒乓球 5.3 Vanilla Policy Gradients 5.4 RLHF: PPO on LLM 6. 理论联系 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法...
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...
Trust Region Policy Optimization (TRPO):TRPO 是一种策略梯度的变种,它通过引入信心区间来限制策略更新,从而提高了收敛速度。 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...
代码https://github.com/openai/lm-human-preferences 在train_policy.py文件 看出 有一个ref_policy作为ground-truth 在train_reward.py文件 看出 可以同时用于reward_model自身的训练 和用reward_model对ref_policy打分...
6.2 Comparison to Other Algorithms in the Continuous Domain 接下来,我们将PPO(具有第3节中的"截断"替代目标)与文献中的其他几种方法进行比较,这些方法被认为对于连续性问题是有效的。我们比较了以下算法的调整实现:信任域策略优化[Sch+15b],交叉熵方法(CEM)[SL06],具有自适应步长3的幼稚策略梯度,A2C [Mni+16...
S. Kakade, “A Natural Policy Gradient”, NIPS 2002. ↩︎ https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/trpo.html ↩︎ Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., & Klimov, O. (2017). Proximal policy optimization algorithms. arXiv preprint arXiv:1707.06347. ...
Proximal Policy Optimization Algorithms (原文解析) : Abstract: 首先要说的是本文提出一种新的 Policy Gradient 的方法,可以在如下两个步骤之间来回迭代进行学习: 1. sampling data through interaction with the environment ; 通过与环境进行交互,进行采样; ...
PPO(Proximal Policy Optimization)原理、实现与代码逐行注释 引言 随着深度学习和强化学习的结合,大语言模型在各个领域都展现出了强大的潜力。其中,PPO(Proximal Policy Optimization)作为一种高效的策略优化算法,在强化学习领域得到了广泛应用。本文将对PPO算法的原理进行解析,并通过Python代码实现PPO算法,对代码进行逐行注...
PPO(Proximal Policy Optimization) 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...
参考的是莫烦老师的代码:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow/blob/master/contents/12_Proximal_Policy_Optimization/simply_PPO.py 本文使用的是gym的强化学习环境,用的是钟摆垂直的这么一个环境,我们希望如下图所示的钟摆能够垂直: ...