强化学习之 PPO 算法 PPO整体思路–PG算法强化学习中，我们有一个Agent作为我们的智能体，它根据策略 ，在不同的环境状态下选择相应的动作来执行，环境根据Agent的动作，反馈新的状态以及奖励，Agent又根据新的状态选择新的动作，这样不停的循环，知道游戏结束，便完成了eposide。在深度强化学习中，策略是由神经网络构成，神经网络的参数为，表示成 。 一个完整的eposide序列，用来表
本节开始笔者针对自己的研究领域进行RL方面的介绍和笔记总结，欢迎同行学者一起学习和讨论。本文笔者来介绍RL中比较出名的算法PPO算法，读者需要预先了解Reinforcement-Learning中几个基础定义才可以阅读，否则不容易理解其中的内容。不过笔者尽可能把它写的详细让读者弄懂。本文干货内容较多，注重算法理解和数学基础而不仅仅是算法实现。 本文一定程度上参考了李宏毅"Reinforcement
文章目录参考资料1. From On-policy to Off-policy1.1 on policy and off policy 回顾1.2 PPO引入1.3 Importance Sampling1.3.1 重要性采样定义1.3.2 重要性采样问题1.3.3 问题举例1.3.4 on policy --> off policy2. PPO详解2.1 TRPO2.2 PPO-Pena
一、PPO简介TRPO(Trust Range Policy Optimate)算法每一步更新都需要大量的运算，于是便有其改进版本PPO在2017年被提出。PPO 基于 TRPO 的思想，但是其算法实现更加简单。TRPO 使用泰勒展开近似、共轭梯度、线性搜索等方法直接求解。PPO 的优化目标与 TRPO 相同，但 PPO 用了一些相对简单的方法来求解。具体来说, PPO 有两种形式，一是PPO-惩
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2024-03-18 14:44:01
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文章目录一、倒立摆问题介绍二、PPO算法简介三、详细资料四、Python代码实战4.1 运行前配置4.2 主要代码4.3 运行结果展示4.4 关于可视化的设置 一、倒立摆问题介绍Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。二、PPO算法简介近端策略优化 ( proximal policy optimization, PPO):避免在使用重要性采样
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2024-05-09 07:49:43
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Policy Gradient算法存在两个问题，一是蒙特卡罗只能回合更新，二是on-policy采集的数据只能使用一次。对于第一个更新慢的问题，改用时序差分方法，引入critic网络估计V值，就能实现单步更新。对于第二个数据利用率低的问题，引入重要性采样，就能用一个不同于当前策略的固定策略去采样很多的数据并反复利用。总的来说，PPO(Proximal Policy Optimization)就是采
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2024-02-26 20:18:43
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本文主要是结合PPO在大模型中RLHF微调中的应用来理解PPO算法。一、强化学习介绍1.1、基本要素环境的状态S：t时刻环境的状态StSt是环境状态集中某一个状态，以RLHF中为例，序列w1,w2,w3w1,w2,w3是当前的状态。个体的动作A：t时刻个体采取的动作AtAt，给定序列w1,w2,w3w1,w2,w3，此时得到w4w4，得到w4w4就是执行的一次动作。然后就得到下一状态St+1=w1
Intro
2016年Schulman等人提出了Trust Region Policy Optimization算法。后来他们又发现TRPO算法在scalable（用于大模型和并行实现）, data efficient（高效利用采样数据）, robust（同一套超参，在大量不同的env上取得成功）上可以改进，于是作为TRPO的改进版本提出了PPO。
PPO在2017年被Schulman等人提出后
上面3篇已经删除PyTorch PPO 源码解读 (pytorch-a2c-ppo-acktr-gail)-老唐笔记从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）（二）从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）输入输出强化学习之图解PPO算法和TD3算法 - 知乎 评论区指出评价网格的根本功能博主你好，在policy gradient中，损失函数loss = mean(cross
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2024-01-22 07:12:26
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PPO一、ppo伪代码二、ppo算法整个过程的理解三、on-policy与off-policy四、细节五、ppo代码六、与A3C区别参考资料 一、ppo伪代码二、ppo算法整个过程的理解适用于连续动作空间的一种算法!(1)首先，存储(s、a、r)，计算折扣奖励以及优势函数buffer_s.append(s) buffer_a.append(a) buffer_r.append®,即可将强化学习的
PPO算法经典论文阅读PPO算法是强化学习中的经典算法,其全称为近端策略优化(Proximal Policy Optimization)。1.引言 首先在论文的引言部分给出了经典的强化学习算法的不足之处:许多的经典强化学习算法在大型的模型、数据采样效率、鲁棒性(无需手动超参调整)上都有很大的提升空间。Q-Learning算法(包括函数逼近类算法)在许多简单问题上应用存在局限性,例如要满足状态空间与
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2024-04-15 06:12:56
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强化学习：PPO+CartPole
PPO简介我们在之前的项目中介绍了基于价值的强化学习算法DQN,基于策略的强化学习算法REINFORCE,基于价值和策略的组合算法Actor-Critic. 对于基于策略分方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数，通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数，使得策略最优。但是这种算法有一个明显的缺点：当策略网络是深度模型时，沿着策略梯
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2024-05-07 22:24:27
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PPO，全名Proximal Policy Optimization，近端策略优化算法。PPO算法是一种新型的Policy Gradient算法，Policy Gradient算法对步长十分敏感，但是又难以选择合适的步长，在训练过程中新旧策略的的变化差异如果过大则不利于学习。PPO提出了新的目标函数可以再多个训练步骤实现小批量的更新，解决了Policy Gradient算法中步长难以确定的问题。其
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2024-04-17 10:41:57
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一种基于神经网络的由PPG信号估计连续血压算法摘要由光体积描记(PPG)信号得到的血压和脉搏持续时间之间存在关系，但并不总是线性的。为了从PPG信号中估计血压，本文采用了人工神经网络(ann)。训练数据从多参数智能监测重症监护波形数据库中提取，以便更好地表示可能的脉搏和压力变化。总共分析了超过15000次心跳，并从每个心跳中提取了21个参数，这些参数定义了人工神经网络的输入向量。估计值与参考值的比
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2024-10-24 07:31:24
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Q-Learning 有一个 Q 值（评论家），一个行为的 Q 值越高，表示该行为能带来的奖励越多，越应该被选择
原创
2023-10-19 09:49:59
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1、调试和性能分析用 pdb 进行代码调试 首先，我们来看代码的调试。也许不少人会有疑问：代码调试？说白了不就是在程序中使用 print() 语句吗？没错，在程序中相应的地方打印，的确是调试程序的一个常用手段，但这只适用于小型程序。因为你每次都得重新运行整个程序，或是一个完整的功能模块，才能看到打印出来的变量值。如果程序不大，每次运行都非常快，那么使用 print()，的确是很方便的。可能又有人会
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2024-10-15 19:07:18
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【导读】在DeepMing任职的Nando de Freitas（原牛津大学教授）在KHIPU 2019上做了关于强化学习（RL）的教程，102页ppt。涵盖了强化学习RL基础概念、策略梯度、动态规划以及D4PG、R2D3等RL算法，并介绍了RL的应用。在KHIPU 2019（Latin American Meeting In Artificial Intelligence）上，在DeepMi
PID解释与离散化算法公式
一、PID解释1、PID含义解释：P是Proportion，比例的意思，I是Integral，积分意思，D是Differential，微分的意思。2、PID第一种通俗解释：以有一个水缸有点漏水(而且漏水的速度还不一定固定不变)，通过加水让水维持在要求水面高度的某个位置，一旦发现水面高度低于要求水面高度的某个位置，就要往水缸里加水的例子来说明PID含义。 如：
摘要：PPO在原目标函数的基础上添加了KL divergence 部分，用来表示两个分布之前的差别，差别越大则该值越大。那么施加在目标函数上的惩罚也就越大，因此要尽量使得两个分布之间的差距小，才能保证较大的目标函数。TRPO 与 PPO 之间的差别在于它使用了 KL divergence（KL散度） 作为约束，即没有放到式子里，而是当做了一个额外的约束式子，这就使得TRPO的计算非常困难，因此较少
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2024-09-24 16:53:31
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# 实现 PPO 强化学习算法与 PyTorch 代码指南
在这篇文章中，我们将一起学习如何用 PyTorch 实现“PPO（Proximal Policy Optimization）”强化学习算法。作为一名刚入行的开发者，理解每一步的必要性和实现过程至关重要。以下是我们将遵循的流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 06:19:29
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