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…
二,策略函数的损失(Policy Function Loss)的计算: 这部分对应公式E_{\tau \sim p_{\mu}(\tau)}[\sum_{t=0}^T \rho_t A_t \log \pi_{\theta}(a_t|s_t)] 在PPO算法中,我们采用两种不同的方式计算策略损失,即pg_losses和pg_losses2。这两种方式分别对应目标函数中的两个部分。 pg_losses表示...
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...
解释性和可视化:强化学习模型的解释性和可视化是一个重要的挑战,未来的研究可能会关注如何更好地理解和可视化 PPO 算法的学习过程。 多代理和协同:未来的研究可能会关注如何使用 PPO 算法来解决多代理和协同问题,以便在复杂环境中实现更高效的控制和协作。 6.结论 在本文中,我们介绍了 PPO 算法的基本概念、原理、操...
2、PPO算法原理简介 接着上面的讲,PG方法一个很大的缺点就是参数更新慢,因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样,这其实是中on-policy的策略,即我们想要训练的agent和与环境进行交互的agent是同一个agent;与之对应的就是off-policy的策略,即想要训练的agent和与环境进行交互的agent不是同一个agent,简单来说,就...
PPO思想还是很简单的,主要是针对Important-Sampling产生的不稳定性进行了CLIP操作和罚函数法,相比TRPO方法更简单容易实现,有了策略梯度的定义,可以结合其他Actor-Critic进行联合使用更新,并且PPO将策略梯度缺陷的on-policy变为了off-policy,更大可能的利用了采样样本,效率和速度都有了一定的提升。 本站仅提供存储服务,所...
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,对代码进行逐行注释,帮助读者更好地理解PPO算法的实现过程。 PPO算法原理 PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,旨在通过限制新策略与旧策略之间的差异来...
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 ...
1 Proximal Policy Optimization(PPO) 将Policy Gradient(PG)从On-policy变为Off-policy,再加一些constraint(限制)就得到Proximal Policy Optimization(PPO) 1,1Policy Gradient(PG) 以θ \thetaθ为参数的网络就是策略π ( θ ) \pi(\theta)π(θ)
Proximal Policy Optimization(PPO)基本翻译自https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit8,稍加整理&自我理解Actor Critic (A2C)是一种混合结构,包含了基于value和基于policy的方法,包括:Actor:控制agent的行为 Critic:度量action的好坏PPO是一种架构,通过避免policy更新太大,来提升模型训练的稳定性。