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PPO

标签：   Python

     根据OpenAI 提供的伪代码，PPO算法中的第一步。 受的简单实现启发，通过使用Actor和Critic网络创建轨迹

     rewards = (rewards + 8.0) / 8.0 # 和TRPO一样,对奖励进行修改,方便训练。action_dim = env.action_space.shape[0] # 连续动作空间。''' 处理连续动作的PPO算法 '''

     包含两部分：self.action_mean将obs映射到动作均值，输入尺寸为(batch_size, obs_dim, 64)，输出尺寸为(batch_size, action_dim)self.actor_logstd是一个(1, action_dim)大小的Parameter，用于形成动作方差的对数...

     PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，从而改进策略。PPO算法的...

     1. 背景介绍 强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它研究的是智能体如何在与环境的交互中学习并做出最佳决策。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的兴起，将...

     [PYTORCH]玩超级马里奥兄弟的近战策略优化（PPO） 介绍 这是我的python源代码，用于训练特工玩超级马里奥兄弟。 通过使用纸张近端策略优化算法推出近端政策优化（PPO）算法。 说到性能，我经过PPO培训的代理可以...

     总结来说，PPO和DPO在算法框架和目标函数上有共同之处，但在实现方式、并行化程度以及适用的计算环境上存在差异，DPO特别适用于需要大规模并行处理的场景。总结来说，PPO专注于通过剪切概率比率来稳定策略更新，而...

     也就是上图所描述的方法。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...

     PPO算法是由OpenAI提出的一种新的策略梯度算法，其实现复杂度远低于TRPO算法。PPO算法主要包括两种实现方法，第一种通过CPU仿真实现的，第二种通过GPU仿真实现的，其仿真速度是第一种PPO算法的三倍以上。此外，与...

     PPO算法之所以被提出，根本原因在于在处理连续动作空间时取值抉择困难。取值过小，就会导致深度强化学习收敛性较差，陷入完不成训练的局面，取值过大则导致新旧策略迭代时数据不一致，造成学习波动较大或局部震荡。...

     1. 背景介绍 强化学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。...PPO（Proximal Policy Optimization）算法作为策略梯度方法的一种，因其简单易用、稳定性强等优点，成为了强化学习领域的主流算法之一。

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