- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
PPO近端策略优化算法
资料介绍
一、算法背景与发展历程
强化学习是人工智能领域的重要分支，核心目标是让智能体在与环境的交互过程中，通过试错学习得到最大化长期累计奖励的最优策略。在深度强化学习发展初期，基于策略梯度的方法已经成为解决连续动作空间问题的主流方案，策略梯度方法的核心思想是直接对策略进行参数化建模，通过梯度上升优化策略的期望回报目标函数。但传统的策略梯度方法存在两个核心缺陷：一是样本效率极低，每一次梯度更新都需要利用当前策略重新收集样本，旧样本无法复用；二是步长难以控制，过大的更新步长会导致策略更新不稳定，甚至出现训练崩溃，过小的步长又会使得训练速度极慢，收敛效率低下。
为了解决传统策略梯度的缺陷，研究者提出了信任区域策略优化（Trust Region Policy Optimization，TRPO）算法，TRPO通过限制新策略与旧策略之间的KL散度，保证策略更新在信任区域内进行，从而解决了更新步长的问题，提高了训练稳定性。但TRPO算法计算复杂度高，需要计算二阶海森矩阵，实现难度大，并且很难与神经网络架构深度结合。在此基础上，OpenAI的研究者在2017年提出了近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）算法，PPO保留了TRPO对策略更新步长的约束思想，同时通过裁剪的方式简化了计算，兼顾了样本效率、训练稳定性与实现难度，目前已经成为深度强化学习领域应用最广泛的算法之一。
二、算法核心原理
2.1 重要性采样基础
PPO算法的核心基础是重要性采样，重要性采样是统计学中用来从不同概率分布中计算期望的方法，允许我们利用旧策略收集的样本计算新策略的期望回报，从而实现样本复用，提高样本效率。
部分文件列表
| 文件名 | 大小 |
| PPO近端策略优化算法.docx | 24K |
最新上传
- 打赏
- 30日榜单
-
x1707 打赏1.00元 1天前
-
lanmukk 打赏60.00元 3天前
-
lanmukk 打赏10.00元 3天前
-
21ic小能手 打赏5.00元 3天前
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户：江岚
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户：mulanhk
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户：潇潇江南
-
21ic下载 打赏210.00元 3天前
用户：小猫做电路
-
21ic下载 打赏210.00元 3天前
用户：gsy幸运
-
21ic下载 打赏210.00元 3天前
用户：zhengdai
-
21ic下载 打赏140.00元 3天前
用户：jh0355
-
21ic下载 打赏130.00元 3天前
用户：jh03551
-
21ic下载 打赏60.00元 3天前
用户：lanmukk
-
21ic下载 打赏60.00元 3天前
用户：kkkopj
-
21ic下载 打赏70.00元 3天前
用户：cooldog123pp
-
21ic下载 打赏20.00元 3天前
用户：烟雨
-
21ic下载 打赏20.00元 3天前
用户：xuzhen1
-
21ic下载 打赏20.00元 3天前
用户：sun2152
-
21ic下载 打赏20.00元 3天前
用户：w178191520
-
21ic下载 打赏15.00元 3天前
用户：w1966891335
-
21ic下载 打赏15.00元 3天前
用户：w993263495
-
21ic下载 打赏15.00元 3天前
用户：x15580286248
-
21ic下载 打赏15.00元 3天前
用户：liqiang9090
-
21ic下载 打赏15.00元 3天前
用户：kk1957135547
-
21ic下载 打赏5.00元 3天前
用户：创园船热情
-
21ic下载 打赏5.00元 3天前
用户：ytf4210
-
21ic下载 打赏10.00元 3天前
用户：有理想666
-
13806677280 打赏1.00元 3天前
-
21下载积分 打赏20.00元 3天前
用户：white工
-
Lzhf918@ 打赏10.00元 3天前
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户：mulanhk
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户：lanmukk
-
21ic下载 打赏310.00元 3天前
用户：zhengdai
-
21ic下载 打赏240.00元 3天前
用户：江岚
-
21ic下载 打赏240.00元 3天前
用户：潇潇江南
-
21ic下载 打赏210.00元 3天前
用户：gsy幸运
-
21ic下载 打赏70.00元 3天前
用户：小猫做电路
-
21ic下载 打赏120.00元 3天前
用户：jh0355
-
21ic下载 打赏110.00元 3天前
用户：jh03551
-
21ic下载 打赏70.00元 3天前
用户：liqiang9090
全部评论(0)