深度强化学习笔记之PPO实现细节（2）本文主要参考于Coding PPO from Scratch with PyTorch系列，但本文并不会像该系列一样手把手讲解全部的实现细节，只是记录一下自己在实现过程中遇到的一些问题和思考。下图是采用Clipped Surrogate Objective的PPO伪代码，本文的代码实现主要根据它来实现。1.构建目标函数PPO算法的实现重点，就是为了得到上图中的
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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目录1.ppo算法概述2.Pendulum-v03.代码实现1.ppo算法概述 PG算法 上图表示actor与环境交互的一次经过，从开始的状态s1，actor输出a1到环境状
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2024-06-11 06:54:46
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本文主要讲解有关 TRPO算法、PPO 算法、PPO2算法以及 DPPO 算法的相关内容。一、PPO 算法PPO（Proximal Policy Optimization） 是一种解决 PG 算法中学习率不好确定的问题的算法，因为如果学习率过大，则学出来的策略不易收敛， 反之，如果学习率太小，则会花费较长的时间。PPO 算法利用新策略和旧策略的比例，从而限制了新策略的更新幅度，让 PG 算法对于稍
在图中，有很多种算法，比如最常见的P算法和K算法。这里介绍一下P算法寻找最短路径算法： 1.任意找一个索引的点，通常是索引为0的第一个节点。输出这个节点数据，向容器中添加一个节点，并标记为已经被访问过。 2.设置几个变量，value(记录边的权值)，edgeCount（记录加入到边容器里的边数），temp（记录点容器加入值的下标，当成传入参数获取边上权值）。 3.下面的两个函数是最核心的代码
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2024-09-24 20:06:14
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在了解PPO之前，首先需要了解Policy Gradient，PPO是建立在PG上的。Policy Gradient给定状态和动作的序列$s1\rightarrow a1\rightarrow s2 \rightarrow a2\rightarrow ...\rightarrow sT $记Trajectory为$ \tau={ s1,a1,s2,a2,...,sT,aT }$则有\[p_\the
Proximal Policy Optimization（PPO）一.同策略和异策略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，我们称之为异策略。为什么我们会想要考虑异策略？让我们回忆一下策略梯度。策略梯度是同策略的算法，因为在策略梯度中，我们需要一个智能体、一个策略和一个演员。演员去与环境交互搜集数据，搜集很多的轨迹 τ，根
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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PyTorch3DPyTorch3D是FAIR的可重用组件库，用于使用3D数据进行深度学习。PyTorch3d通过PyTorch为3D计算机视觉研究提供有效，可重复使用的组件。主要功能包括：用于存储和操作三角网格的数据结构。在三角网格上的有效操作(投影变换，图卷积，采样，损失函数)。可区分的网格渲染器。PyTorch3d旨在与深度学习方法平稳集成，以预测和处理3D数
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2024-04-28 17:02:53
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近年来，涌现出一些用于带有神经网络函数逼近器的强化学习的算法，主要有DQL，“vanilla”策略梯度算法和信任域/自然策略梯度算法。然而，这些算法在广泛性、数据效率和稳定性方面仍存在很大的上升空间。Q-learning不能很好地解决简单问题并且算法的理解性很差；“vanilla”策略梯度算法数据效率低，稳健性差；TRPO算法相对复杂且对包含噪声或者参数共享的结构不兼容。 因此急需提出一
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2024-01-11 13:00:01
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# 理解PPO算法及其在PyTorch中的实现
在强化学习的领域中，Proximal Policy Optimization（PPO）是一种非常流行且高效的策略优化算法。PPO算法具有易于实现、收敛性好等优点，受到许多研究者和工程师的青睐。本文将介绍PPO算法的基本原理，并通过PyTorch框架实现相应的代码示例。
## PPO算法简介
PPO是一种策略梯度算法，旨在解决传统策略梯度方法中的
# 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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PR(Precision Recall)曲线问题最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0.PR源码分析为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码:from sklearn.metrics import precision_recall_curve
import matplotlib.pyplot as plt
scor
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2024-07-25 16:18:54
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基于表格的方法：动态规划法、蒙特卡罗法、时序差分法等。 基于值函数近似的方法：DQN及其改进方法。 两类方法都基本遵循了“策略评估-策略改进”交替循环的算法框架。 基于值函数的算法在实际应用中也存在一些不足，如算法难以高效处理连续动作空间任务和只能处理确定性策略而不能处理随机策略等。 强化学习的最终目标是获得最优策略。将策略本身作为迭代对象，通过迭代的方式获得一个策略序列，当策略序列收敛时，其极限
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2024-08-18 13:47:09
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地址： https://github.com/ikostrikov/pytorch-a2c-ppo-acktr-gail
原创
2024-05-11 11:26:27
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import osimport gymimport numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tfclass PPO_log'.format(t)
原创
2022-07-18 11:14:42
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查看原文：【数据seminar】Python教学 | Python 中的循环结构（上）【附本文代码和数据】 (qq.com)Part1引言上期文章我们向大家介绍了 Python 程序控制结构中的分支结构，也就是实用性极高的判断语句。在介绍它时我们曾明言，分支结构经常与循环结构一起使用，这是因为分支结构只可以做一件事，而循环结构加上分支结构则可以把这件事在短时间内做千千万万遍。可以说只有掌握循环结构
https://towardsdatascience.com/proximal-policy-optimization-tutorial-part-1-actor-critic-method-d53f9afffbf6
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2022-09-20 07:44:57
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在控制文本情绪中，PPO-MCTS 在不损害文本流畅度的情况下，目标完成率比 PPO 基线高出 30 个百分点，在手动评测中的胜率也高出 20 个百分点。在一项最新的研究中
原创
2024-08-07 09:28:03
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