PPO 第2页

深度强化学习（DRL）简介与常见算法（DQN，DDPG，PPO，TRPO，SAC）分类

简单介绍深度强化学习的基本概念，常见算法、流程及其分类（持续更新中），方便大家更好的理解、应用强化学习算法，更好地解决各自领域面临的前沿问题。欢迎大家留言讨论，共同进步。（PS：如果仅关注算法实现，可直接阅读第3和4部分内容。）1.强化学习ReinforcementLearning（RL）：强化学习强化学习属于机器学习的一种，不同于监督学习和无监督学习，通过智能体与环境的不断交互（即采取动作），进

行至为成·2023-12-18 12:44

【深度强化学习】TRPO、PPO

策略梯度的缺点步长难以确定，一旦步长选的不好，就导致恶性循环步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适\to策略变差\to采集的数据变差\to（回报/梯度导致的）步长不合适步长不合适→策略变差→采集的数据变差→（回报/梯度导致的）步长不合适一阶信息不限制步长容易越过局部最优，而且很难回来TRPO置信域策略优化思想：步子不要太大，应该保证更新在某个邻域内∣∣θ−θ

x66ccff·2023-12-18 12:13

RLlib七：github上的代码示例

attention_net将RL代理（默认值：PPO）与AttentionNet模型结合使用的示例，这对于状态很重要但不明确属于观察的一部分的环境非常有用。

星行夜空·2023-12-17 02:01

拆解大语言模型 RLHF 中的PPO算法

为什么大多数介绍大语言模型RLHF的文章，一讲到PPO算法的细节就戛然而止了呢？要么直接略过，要么就只扔出一个PPO的链接。然而LLMxPPO跟传统的PPO还是有些不同的呀。

Python算法实战·2023-12-15 22:26

[cleanrl] ppo_continuous_action源码解析

1import库（略）importosimportrandomimporttimefromdataclassesimportdataclassimportgymnasiumasgymimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttyrofromtorch.distributions.normali

ka5cas·2023-12-15 17:33

深度学习回顾：七种网络

一、说明本文揭开CNN、Seq2Seq、FasterR-CNN和PPO，以及transformer和humg-face—编码和创新之路。对于此类编程的短小示例，用于对照观察，或做学习实验。

无水先生·2023-12-03 12:25

停止正在运行的docker容器及docker容器删除

ONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMESffc1792471daregistry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/super-mario-ppo

我超有耐心的·2023-11-29 18:27

Unity-ML-Agents-配置文件解读-PushBlock.yaml

20与19的PushBlock.yaml一样：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/develop/config/ppo/PushBlock.yaml

天寒心亦热·2023-11-24 18:00

PPO算法（附pytorch代码）

这里写目录标题一、PPO算法（1）简介（2）On-policy？

还有你Y·2023-11-23 01:17

强化学习--多维动作状态空间的设计

一、离散动作注意：本文均以PPO算法为例。

还有你Y·2023-11-23 01:13

基于PPO自定义highway-env场景的车辆换道决策

白车）在同一车道行驶，自车初速度为27m/s，前车以22m/s的速度匀速行驶，两车相距80m：目标：自车通过换道，超越前车2.代码实现这里的强化学习采用的是基于stable-baseline3所集成的PPO

Colin_Fang·2023-11-21 01:40

论文笔记--Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

OpenLarge-scaleLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练3.1.1预训练数据3.1.2模型架构3.2对齐3.2.1SFT3.2.2RewardModel(RM)3.2.3PPO3.3

Isawany·2023-11-13 11:15

RLHF讲解

RLHF包含了两个至关重要的步骤：训练RewardModel用RewardModel和SFTModel构造RewardFunction，基于PPO算法来训练LLMfrozenRMfrozenSFTModelActorπΦRL

transformer_WSZ·2023-11-13 06:55

【强化学习】结合Python实战深入分析原理

秋说·2023-11-10 10:09

PPO算法是什么？

ppo称作近邻策略优化算法，是典型的Actor-critic算法，即以两个网络为输入，并可以同时更新两者参数；在RLHF中我们更关注actor网络的更新方式，其损失函数由三部分构成，分别是：1，新旧状态输出比

张牧之的AI课·2023-11-09 06:17

【强化学习】16 ——PPO（Proximal Policy Optimization）

文章目录前言TRPO的不足PPO特点PPO-惩罚PPO-截断优势函数估计算法伪代码PPO代码实践参考前言TRPO算法在很多场景上的应用都很成功，但是我们也发现它的计算过程非常复杂，每一步更新的运算量非常大

yuan〇·2023-11-05 13:25

【强化学习】17 ——DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）

文章目录前言DDPG特点随机策略与确定性策略DDPG：深度确定性策略梯度伪代码代码实践前言之前的章节介绍了基于策略梯度的算法REINFORCE、Actor-Critic以及两个改进算法——TRPO和PPO

yuan〇·2023-11-05 13:46

强化学习（RL）的学习笔记

1.前言（1）PPO的优点PPO（ProximalPolicyOptimization）算法相比其他强化学习方法有几个显著优点：稳定性和鲁棒性：PPO通过限制策略更新的幅度来避免训练过程中的大幅波动，这增加了算法的稳定性和鲁棒性

songyuc·2023-11-04 03:25

1. 强化学习篇: Dyna-Q

像之前我们讨论的大量强化学习方法（DQN,DoubleDQN,PriorizedDQN,PolicyGradient,PPO等等）都是基于model-free的，这也是RL学习的主要优势之一，因为大部分情况下

DeepBrainWH·2023-11-01 03:24

读懂蛋白质PDB文件

如HETATM460PPO4100-2.5027.5874.2251.0024.59

_illusion_·2023-10-28 03:24

强化学习------PPO算法

目录简介一、PPO原理1、由On-policy转化为Off-policy2、ImportanceSampling（重要性采样）3、off-policy下的梯度公式推导二、PPO算法两种形式1、PPO-Penalty2

韭菜盖饭·2023-10-27 23:36

RNN and Transformer理解

RNN:参考：https://github.com/AntoineTheb/RNN-RL/blob/master/algos/PPO.pyhttps://blog.csdn.net/baishuiniyaonulia

qq_478377515·2023-10-27 22:50

ML-Agents与自己的强化学习算法通讯——PPO篇

介绍这里我利用了强化学习库PARL来训练ML-Agents的3DBall，使用的是PPO算法。关于PPO的具体代码细节可以参考我

微笑小星·2023-10-21 01:06

virtualenv使用说明

用PPO要用tensorflow_proballity自己电脑是tf1.x没法顺利安装所以要用虚拟环境一般就是进入venv的bin目录下sourceactivate激活即可要注意venv/bin目录下的

CristianoC·2023-10-19 16:26

Proximal Policy Optimization(PPO)和文本生成

ChatGPT的RLHF步使用了强化学习PPO算法。PPO是一种策略梯度方法，其交替地进行与环境交互采样数据和使用随机梯度上升优化“代理”目标函数。

冰冰冰泠泠泠·2023-10-16 12:28

DRL--算法合集

强化学习中确定性策略和随机策略的区别6、A3C1）异步、并发、多线程2）算法原理3）具体更新过程--[参考链接](https://zhuanlan.zhihu.com/p/148492887)7、DDPG8、PPO9

还有你Y·2023-10-15 16:27

PPO

On-policyVSOff-policyOn-policy:Theagentlearnedandtheagentinteractingwiththeenvironmentisthesame.Off-policy:Theagentlearnedandtheagentinteractingwiththeenvironmentisdifferent.On-policyOff-policy使用来手机数据

六回彬·2023-10-09 07:45

Langchain-Chatchat项目：1.2-Baichuan2项目整体介绍

由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO

NLP工程化·2023-10-07 17:52

Trust Region Policy Optimization (TRPO) 背后的数学原理

TRPO和PPO都是基于Minorize-MaximizationMM的算法。

小小何先生·2023-10-07 00:57

LLMs 奖励剥削 RLHF: Reward hacking

接下来，您使用强化学习算法，即PPO，在基于当前版本的LLM生成的完成情况上，根据奖励对LLM的权重进行更新。您将在多个迭代中使用许多不同的提示和模型权重的更新来执行此周期，直到获得所期望的对齐

AI架构师易筋·2023-10-06 19:24

一图拆解RLHF中TRL的PPO

仔细看了看TRL的code(https://github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/ppo_trainer.py)，step大致流程为先batched_forward_pass

taoqick·2023-10-06 10:36

LLMs: 近端策略优化PPO Proximal policy optimization

EK，感谢您今天加入我们讨论PPO强化学习算法。谢谢您的邀请。PPO代表什么，这些

AI架构师易筋·2023-10-06 03:31

LLaMA Efficient Tuning 主流大模型的高效工具【预训练+指令监督微调】

LLaMAEfficientTuning，它是一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具，包括预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO

张志翔的博客·2023-09-26 19:59

UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd7 in position 2: invalid continuation byte问题

i.strip()foriinopen(self.disease_path,encoding='UTF-8')ifi.strip()]File"C:\Users\luckyli\anaconda3\envs\PPO

编程研究坊·2023-09-25 13:38

Unity ML-Agents默认接口参数含义

下面的含义就是训练中常用的yaml文件：behaviors:waffle:trainer_type:ppo#训练器类型，默认ppo。

DWQY·2023-09-24 19:56

Stable-Baselines 3 部分源代码解读 1 base_class.py

/common/base_class.py前言阅读PPO相关的源码，了解一下标准库是如何建立PPO算法以及各种tricks的，以便于自己的复现。

Ctrl+Alt+L·2023-09-24 11:02

如何使用Unity创建场景并转为gym环境，外接自定义强化学习算法

;2、如果你的强化学习问题是多智能体方向的研究，放弃本文，gym_unity暂不支持多智能体训练，要么找办法实现mlagents外接算法（目前没找到能用的办法），要么用unity的mlagents自带PPO

Alibutter·2023-09-23 19:03

五十二.PPO算法原理和实战

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，其极限就是最优

stackooooover·2023-09-22 08:03

RLHF优化

然后利用奖励模型，通过强化学习算法（如PPO）

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

在Mujoco环境下详细实现PPO算法应用于Humanoid-v2的完整教程

PPO，即近端策略优化，是一种深度强化学习中的策略优化方法。它解决了TRPO的计算复杂度问题，而且实验中显示它在很多任务上都有着不错的效果。

m0_57781768·2023-09-17 11:23

在MuJoCo环境下详细实现PPO算法与Hopper-v2应用教程: 深度学习强化学习实战指南

今天，我们将集中讨论PPO（ProximalPolicyOptimization）算法，一个已经被证明在多种任务中具有卓越性能的强化学习算法。

m0_57781768·2023-09-17 08:09

Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO

本文是LLM系列文章，针对《SecretsofRLHFinLargeLanguageModelsPartI:PPO》的翻译。

UnknownBody·2023-09-16 08:21

强化学习：基于pygame和pytorch实现ppo算法在扫雷小游戏上的AI决策

目录一.介绍二.环境搭建一.实现代码二.效果展示编辑三.PPO算法一.PPO算法介绍二.代码实现一.policy和value网络设定二.PPO类定义四.环境交互一.主函数定义二.训练结果展示五.总结文章完整源码

最爱小游侠·2023-09-14 02:09

DQN,DDPG,SAC,PPO算法在turtlebot3上的仿真实验

PPO算法在turtlebot3上的仿真实验ROS学习书籍：https://github.com/ncnynl/booksROS一条龙学习：https://github.com/Githubcxy666

为饭带盐·2023-09-12 20:23

调试

断点和调试器交互help命令help列出所有命令help列出某个命令更多细节，例如helpprintprintprint打印需要查看的变量，例如printtotalCountprint还能使用简写prin,pri,ppo

sudhengshi·2023-09-04 11:16

神经网络与数字货币量化交易系列（2）——深度强化学习训练比特币交易策略

强化学习的模型为OpenAI开源的PPO，环境则参考了gym的样式。为了方便理解和测试，LSTM的PPO模型和回测的gym环境都直接编写未使用现成的包

发明者量化·2023-09-01 14:27

dig工具调试dns解析

digbaidu.combaidu.com.8INA110.242.68.66baidu.com.8INA39.156.66.10从指定DNS服务器查询指定DNS服务器IP：@DNS_IP（这个语法很少见）指定DNS服务端口：-ppo

NoStory·2023-08-30 14:10

LLMs之dataset：大语言模型LLMs相关开源数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

LLMs之dataset：大语言模型LLMs相关开源数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略目录LLMs相关开源数据集的简介1、SFT→RM+PPO三阶段关系梳理、数据集格式对比

一个处女座的程序猿·2023-08-28 02:15

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

在这个项目中，我们将通过开源项目trl搭建一个通过强化学习算法（PPO）来更新语言模型（G

汀、人工智能·2023-08-24 12:01

强化学习--PPO（完结）

二、核心算法(PPO近端策略优化)ProximalPolicyOptimization多线程版本的例子总结前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习

百度pkq·2023-08-23 17:54

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