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Thenewmethods,whichwecallproximalpolicyoptimization(PPO),havesomeofthebenefitsoftrustregionpolicyoptimization(TRPO),buttheyaremuchsimplertoimplement,moregeneral,andhavebettersamplecomplexity(empirically).OurexperimentstestPPOonacollectionofbenchmarktasks,includingsimulatedroboticlocomotionand...
PPO（ProximalPolicyOptimization）PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，也是当前OpenAI的默认算法。PPO是一种Actor-Critic算法。它的主要改进在它的Actor部分。我们知道，PolicyGradient算法的训练过程中，始终存在着newPolicy和oldPolicy这样一对矛盾。
TRPO的优化方式比较复杂，对于某些模型结构无法使用，例如模型使用了dropout或policy跟valuefunction模型参数进行了共享。PPO算法基于TRPO的目标函数进行了简化，使用目标函数的一阶导数进行policy的更新，并且更新时可以进行多次迭代，重复...
三、PPO论文中未提到的代码层面的优化技巧作者在原文中共列出了9条在PPO的代码中用到而论文中未提出来的优化技巧，由于作者只是用了前4个优化技巧进行实验，因此笔者在这里只介绍前4个代码层面的技巧。1、Valuefunctionclipping
PPO算法OpenAI论文大致翻译qq_39894692的博客11-154898近年来，涌现出一些用于带有神经网络函数近器的强化学习的算法，主要有DQL，“vanilla”策略梯度...
ProximalPolicyOptimization(PPO)算法原理及实现！这两天看了一下李宏毅老师的强化学习课程的前两讲，主要介绍了PolicyGradient算法和ProximalPolicyOptimization算法，在此整理总结一下。
PPO算法是对TRPO算法的进一步优化，主要使用了重要性采样，和策略更新裁剪等思想。这里用的是带clip的PPO，clip的目的是防止策略更新的幅度太大或者太小。原文中的PPO还使用了GeneralizedAdvantageEstimation(GAE)，使用了GAE后优势函数如下：
论文告一段落，今天开始会陆续整理一下之前论文用到的一些代码，做一个后续整理工作，以备之后有需要的时候再用。本文整理一下PyTorchPPO源码解读，这份解读对快速理解PPO代码的帮助还是挺大的，之前了解过PPO但是还没有写过代码的...
再次强调ICRL2020论文批评了PPO说优化来自于clip，而实际上代码优化可能才是重点。从这篇来看，强化学习很大的一个问题是exploration不够，exploitation太狠，对于前面的问题，我们通常添加一个crossentropy，对于后面的我们就一般采取trustregion或者clip的类似策略。
强化学习可以划分成基于值和基于策略两种。深度强化学习领域，将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法。具代表性的是Q-Learning与PolicyGradient算法。Q-Learning算法与深度学习相结合产生了DeepQNetwork，又出现将两种方式优势结合在一起的Actor（Agent）-Critic，PPO（ProximalPolicyOptimization...
Thenewmethods,whichwecallproximalpolicyoptimization(PPO),havesomeofthebenefitsoftrustregionpolicyoptimization(TRPO),buttheyaremuchsimplertoimplement,moregeneral,andhavebettersamplecomplexity(empirically).OurexperimentstestPPOonacollectionofbenchmarktasks,includingsimulatedroboticlocomotionand...
PPO（ProximalPolicyOptimization）PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，也是当前OpenAI的默认算法。PPO是一种Actor-Critic算法。它的主要改进在它的Actor部分。我们知道，PolicyGradient算法的训练过程中，始终存在着newPolicy和oldPolicy这样一对矛盾。
TRPO的优化方式比较复杂，对于某些模型结构无法使用，例如模型使用了dropout或policy跟valuefunction模型参数进行了共享。PPO算法基于TRPO的目标函数进行了简化，使用目标函数的一阶导数进行policy的更新，并且更新时可以进行多次迭代，重复...
三、PPO论文中未提到的代码层面的优化技巧作者在原文中共列出了9条在PPO的代码中用到而论文中未提出来的优化技巧，由于作者只是用了前4个优化技巧进行实验，因此笔者在这里只介绍前4个代码层面的技巧。1、Valuefunctionclipping
PPO算法OpenAI论文大致翻译qq_39894692的博客11-154898近年来，涌现出一些用于带有神经网络函数近器的强化学习的算法，主要有DQL，“vanilla”策略梯度...
ProximalPolicyOptimization(PPO)算法原理及实现！这两天看了一下李宏毅老师的强化学习课程的前两讲，主要介绍了PolicyGradient算法和ProximalPolicyOptimization算法，在此整理总结一下。
PPO算法是对TRPO算法的进一步优化，主要使用了重要性采样，和策略更新裁剪等思想。这里用的是带clip的PPO，clip的目的是防止策略更新的幅度太大或者太小。原文中的PPO还使用了GeneralizedAdvantageEstimation(GAE)，使用了GAE后优势函数如下：
论文告一段落，今天开始会陆续整理一下之前论文用到的一些代码，做一个后续整理工作，以备之后有需要的时候再用。本文整理一下PyTorchPPO源码解读，这份解读对快速理解PPO代码的帮助还是挺大的，之前了解过PPO但是还没有写过代码的...
再次强调ICRL2020论文批评了PPO说优化来自于clip，而实际上代码优化可能才是重点。从这篇来看，强化学习很大的一个问题是exploration不够，exploitation太狠，对于前面的问题，我们通常添加一个crossentropy，对于后面的我们就一般采取trustregion或者clip的类似策略。
强化学习可以划分成基于值和基于策略两种。深度强化学习领域，将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法。具代表性的是Q-Learning与PolicyGradient算法。Q-Learning算法与深度学习相结合产生了DeepQNetwork，又出现将两种方式优势结合在一起的Actor（Agent）-Critic，PPO（ProximalPolicyOptimization...
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