PPO(Proximal Policy Optimization)也是一种策略优化算法,它的核心思想是对策略更新进行限制,使训练更加稳定,同时保持效率。以下是其数学公式推导和整体流程: 1. 算法目标 强化学习的核心目标是优化策略 \pi_\theta ,最大化累积奖励 R 。策略梯度方法(如REINFORCE)直接优化策略,但更新过大可能导致不稳定。为了解决这个...
四、PPO(Proximal Policy Optimization, 近端策略优化算法):核心思想与公式推导 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。
1. 起源 近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法源自信任区域策略优化(Trust Region Policy Optimization,TRPO)算法。TRPO的核心思想是,当策略网络是深度模型时,直接沿着策略梯度更新参数可…
近端策略优化(proximal policy optimization,PPO):避免在使用重要性采样时由于在 $\theta$ 下的 $p{\theta}\left(a{t} | s{t}\right)$ 与在 $\theta '$ 下的 $p{\theta'}\left(a{t} | s{t}\right)$ 相差太多,导致重要性采样结果偏差较大而采取的算法。具体来说就是在训练的过程中增加一个限...
在强化学习的广阔天地中,PPO(Proximal Policy Optimization)算法以其卓越的性能和易用性脱颖而出,成为OpenAI默认的强化学习算法。PPO不仅解决了传统策略梯度方法中的不稳定问题,还通过一系列创新手段提高了训练效率和稳定性。本文将带你深入了解PPO算法的原理、实现步骤及其在实际应用中的表现。 一、PPO算法原理 1.1 策...
PPO,全称Proximal Policy Optimization,即近端策略优化,是一种在强化学习领域中广泛应用的策略梯度方法。由OpenAI在2017年提出,PPO旨在解决传统策略梯度方法中策略更新过大导致的训练不稳定问题。它通过引入限制策略更新范围的机制,在保证收敛性的同时提高了算法的稳定性和效率。 PPO的核心思想 PPO的核心思想在于通过优化一...
近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法,在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中,PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯度方法的范畴。其基础形式可以用带有优势函数的策略梯度表达式...
1.从同策略到异策略PPO算法在介绍近端策略优化(proximal policy optimization,PPO) 之前,我们先回顾同策略和异策略这两种训练方法的区别。在强化学习里面,要学习的是一个智能体。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体是相同的,我们称之为同策略。如果要学习的智能体和与环境交互的智能体不是相同的,我们称之为...
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-...
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...