PPO 第5页

强化学习笔记：近端策略优化（PPO）

本文来自于datawhalechina的强化学习教程。原文地址：https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter5/chapter50x01On-policy&Off-policy在强化学习中，我们要让agent学习能够使得Q值尽可能大的策略。如果做更新的策略和与环境互动的策略是同一个的话，称为On-policy；如果不是同一个的话，称为Off-

PenguinLeee·2023-03-08 22:58

强化学习--PPO（近端策略优化）

On-policy和Off-policy1.策略梯度是一个on-policy的算法。因为是一个actor按照policy去和env互动，得到一系列轨迹，根据它互动的信息（s,a,r）按照策略梯度的公式更新策略π的参数θ。【学习和交互是同一个agent】上一章计算的策略梯度。policyπθ采样出来轨迹τ的概率pθ(τ)，在参数更新后，就发生了改变pθ(τ)这个概率就不对了，所以采样的数据也不能再继

下一个拐角%·2023-03-08 22:41

强化学习RL学习笔记9-近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记8-策略梯度（PolicyGradient）下一篇：持续创作中…目录强化学习笔记专栏传送前言FromOn-policytoOff-policyImportanceSampling概念应用重要性采样PPOPPO-PenaltyPPO-Clip前言强化学习（ReinforcementLearning,RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的

liaojq2020·2023-03-08 22:10

强化学习笔记【5】近端策略优化（PPO）算法

该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习》以及多个强化学习的经典资料作为补充。使用说明笔记【4】到笔记【11】为李宏毅《深度强化学习》的部分；笔记【1】和笔记【2】根据《强化学习纲要》整理而来；笔记【3】和笔记【12】根据《百度强化

开心果小李·2023-03-08 21:37

强化学习笔记：PPO 【近端策略优化（Proximal Policy Optimization）】

1前言我们回顾一下policynetwork：强化学习笔记：Policy-basedApproach_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客它先去跟环境互动，搜集很多的路径τ。根据它搜集到的路径，按照policygradient的式子去更新policy的参数。但问题是，一旦我们更新了参数，从θ变成了θ'，那么这个概率就不对了，之前采样出来的数据就变的不能用了。所以policygradient是一个

UQI-LIUWJ·2023-03-08 21:06

基于近端策略优化的Proximal Policy Optimization（PPO）的无人机姿态控制系统的研究——详细版

1.问题描述：PPO算法是由OpenAI提出的，该算法是一种全新的策略梯度（PolicyGradient）算法，但是传统的策略梯度算法受到步长影响较大，而且很难选择出最优的步长参数，如果训练过程中，新策略和旧策略之间的差异过大将影响最终的学校效果

fpga和matlab·2023-03-08 21:43

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）近端策略优化（ProximalPolicyOptimization）来自ProximalPolicyOptimizationAlgorithms（Schulmanet.al

JarodYv·2023-03-08 21:46

【AI/NLP】InstructGPT数据标注问题

3.2.1SFT-demonstrationdata3.2.2RM-comparisondata3.3数据集大小4模型实现1背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT相近，大致分为三步：SFT：收集描述型数据，对GPT3.5有监督微调RM：收集对比型数据，训练一个奖励型模型（RM）PPO

CodeSlogan·2023-02-17 14:32

强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO

前言22年底/23年初ChatGPT大火，在写《ChatGPT通俗导论》的过程中，发现ChatGPT背后技术涉及到了RL/RLHF，于是又深入研究RL，研究RL的过程中又发现里面的数学公式相比ML/DL更多，于此激发我一边深入RL，一边重修微积分、概率统计、最优化，前者成就了本篇RL极简入门，后者成就了另两篇数学笔记：概率统计极简入门(23修订版)、一文通透优化算法(23修订版)如上篇ChatGP

v_JULY_v·2023-02-16 22:17

chatGPT背后的技术之instructGPT简介

instructGPT三个步骤:1.有监督预训练gpt模型2.训练RL的排序模型3.使用2中的RL模型，通过RL中的ppo算法，优化1中的gpt模型<<<未完待续参考资料：https:

艾鹤·2023-02-16 21:41

关于 ChatGPT 必看的 10 篇论文

目录1Transformer2GPT-33InstructGPT4Sparrow5RLHF6TAMER7PPO8In-ContextLearning8.1WhyCanGPTLearnIn-Context8.2Whatlearningalgorithmisin-contextlearning9Prompt

Alexxinlu·2023-02-16 20:31

强化学习简介

一些常见的算法如：Q学习，深度Q网络(DQN)，策略梯度(PolicyGradients)，演员-评论家(Actor-Critic)，以及近端策略优化(PPO)等。

csdn_LYY·2023-02-02 14:46

强化学习_06_pytorch-DDPG实践(Pendulum-v1)

一、DDPG简介PPO这类算法都是在线策略算法，样本效率（sampleefficiency）较低。像DQN算法，是直接估计最优价值函数，可以做离线策略学习，但是它只能处理动作空间有限的环境。

Scc_hy·2023-02-02 12:03

浅析强化学习Proximal Policy Optimization Algorithms(PPO)

Actor-Critic网络PPO是基于AC网络架构实现的。

Y. F. Zhang·2023-02-02 10:52

RL策略梯度方法之(十一):proximal policy optimization (PPO)

文章目录原理解析理论部分推导1.PG算法回顾2.PG方法的小tip3.PPO算法原理简介4.特殊说明算法实现总体流程代码实现近端策略优化算法PPO\color{red}PPOPPO：[paper|code

晴晴_Amanda·2023-02-02 10:45

强化学习——Proximal Policy Optimization Algorithms

为什么需要PPO随机策略梯度的数学表达式为∇J(θ)=ES[EA∼π(.

菜到怀疑人生·2023-02-02 10:39

基于近端策略优化的Proximal Policy Optimization（PPO）的无人机姿态控制系统的研究——简化版

基于近端策略优化的ProximalPolicyOptimization（PPO）的无人机姿态控制系统的研究详细版订阅本博https://blog.csdn.net/ccsss22/article/details

fpga和matlab·2023-02-02 10:38

Proximal Policy Optimization Algorithm (PPO)

ProximalPolicyOptimizationAlgorithmsUpdatedon2019-09-1416:15:59Paper:https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdfTensorFlowCodefromOpenAI:https://github.com/openai/baselinesPyTorchCode:https://github.com/ikos

a1424262219·2023-02-02 10:07

PPO，Proximal Policy Optimization Algorithms 论文阅读

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，重复使用现有的数据更新policy。

空苍地樱·2023-02-02 10:37

PPO:Proximal Policy Optimization Algorithms

ProximalPolicyOptimizationAlgorithms近端策略优化算法论文地址https://arxiv.org/abs/1707.06347个人翻译，并不权威JohnSchulman,FilipWolski,PrafullaDhariwal,AlecRadford,OlegKlimovOpenAI{joschu,filip,prafulla,alec,oleg}@openai.

DarrenXf·2023-02-02 10:36

论文《Proximal Policy Optimization Algorithms》即PPO算法的代码及解读

代码https://github.com/openai/lm-human-preferences在train_policy.py文件看出有一个ref_policy作为ground-truth在train_reward.py文件看出可以同时用于reward_model自身的训练和用reward_model对ref_policy打分

罗斯威少合体·2023-02-02 10:05

深度强化学习算法(朴素DQN,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现

不同算法的理论比较部分参考CSDN博客-专业IT技术发表平台，代码实现在python完成。用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]Off-policy，Discr

lblbc·2023-02-01 07:25

Policy Gradient

李宏毅课堂笔记PPO(proximalpolicyoptimal)字面意思是近似策略优化，是policygradient的一个变形。先介绍PolicyGradient一个轨迹可以看做一幕。

DongXun_Lord·2023-02-01 07:51

RL Policy-Based : Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO

RLPolicy-Based，基于策略梯度PG的算法：PG基础:REINFORCEPG扩展：Actor-Critic，A3C,DPG,DDPG,TRPO,PPO=============REINFORCEAlgorithms

apche CN·2023-01-23 15:41

7个流行的强化学习算法及代码实现

目前流行的强化学习算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。

·2023-01-23 11:38

基于mujoco环境下的ant_v2 ppo算法训练

一、项目简介本项目采取action-critic算法与ppo算法相结合的方法对mujoco环境下的ant_v2智能体（对mujoco环境下的其它智能体也试用）进行强化学习训练。

不爱敲代码的电科程序猿·2023-01-22 10:38

ppo玩cartpole(离散动作)

https://github.com/hitgub123/rlratio=pi_prob/(oldpi_prob+1e-5)，表示真实选择的行为的在两个概率分布下概率的比值。更新模型参数时，保证该比值在一定范围内。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromkeras.layersimport*importnumpyasnpimportgymn

安達と島村·2023-01-19 15:15

算法实战篇（二），Tensorflow实现Actor-Critic框架下的经典PPO算法

本篇是我们算法实战的第二篇，针对的是我们在“基础算法篇（六），基于AC框架的PPO算法”中提出的相关算法，具体算法中部分参考了莫烦老师的相关代码，在这里向莫烦老师表示感谢。

samurasun·2023-01-19 15:13

强化学习《基于策略 - PPO，TRPO，PPO2》

这就是这一篇要介绍的PPO所在做的事情。1：PPO1算法：2：TRPO算法3：PPO2算法

星海千寻·2023-01-19 15:42

基于PPO梯度优化、AC框架的强化学习——离散动作怎么用

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习2⚠️OPP算法实现月球登陆器(PyTorch版)_我是小白呀的博客-CSDN博客PPO算法原理简介接着上面的讲，PG方法一个很大的缺点就是参数更新慢，因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样

lamusique·2023-01-19 15:11

【零基础强化学习】基于PPO训练gym的Acrobot机械臂

Acrobot机械臂写在前面Acrobot机械臂showmecode,nobb结果展示写在最后谢谢点赞交流！(❁´◡`❁)更多代码:gitee主页：https://gitee.com/GZHzzz博客主页：CSDN：https://blog.csdn.net/gzhzzaa写在前面作为一个新手，写这个强化学习-基础知识专栏是想和大家分享一下自己强化学习的学习历程，希望大家互相交流一起进步！在我的g

南城果宝·2023-01-19 15:40

【强化学习】基于tensorflow2.x 的 PPO2（离散动作情况）训练 CartPole-v1

算法流程代码importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportgymimportcopydefbuild_actor_network(state_dim,action_dim):model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=128,activati

昵称已被吞噬~‘(*@﹏@*)’~·2023-01-19 15:38

ChatGPT通俗笔记：从GPT-N、RL之PPO算法到instructGPT、ChatGPT

前言自从我那篇BERT通俗笔记一经发布，然后就不断改、不断找人寻求反馈、不断改，其中一位朋友倪老师(之前我司NLP高级班学员现课程助教老师之一)在谬赞BERT笔记无懈可击的同时，给我建议到，“后面估计可以尝试尝试在BERT的基础上，讲一讲prompt学习了”，然后我看了下prompt学习，一看果然牛..再然后，当我还在各种改BERT笔记的时候，12月初突然出来了一个ChatGPT刷爆朋友圈，即便很

v_JULY_v·2023-01-18 10:55

强化学习EasyRL学习笔记（五）、近端策略优化算法PPO

介绍 EasyRL是由清华大学、北京大学以及中国科学院大学的三名硕士生编写的一门强化学习入门书籍，又称为“蘑菇书”EasyRLgithub地址。笔者主要从事博弈论、多智能体强化学习等方面的研究。最近在学习该本书，故将学习笔记和心得在这里记录下来，供大家观看交流。之后笔者也会继续更新有关多智能体和强化学习的内容，包括强化学习算法原理和代码实现、论文复现、强化学习竞赛等，对文章内容有任何问题或想一起

木子泽月生·2023-01-18 08:57

instructGPT的前两阶段核心训练过程pytorch详细代码展示

InstructGPT一共有三个训练阶段，分别是有监督的微调，reward模型的训练，以及PPO的训练。对于这三个阶段理论上有了之后，更加重要的是如何用代码来实现这些理论的细节。

倪不肉·2023-01-16 12:27

近端策略优化（PPO）

ProximalPolicyOptimization（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。

Thy shy·2023-01-15 12:32

主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作

OptimalSchedulingofMicrogridBasedonDeepDeterministicPolicyGradientandTransferLearning》2021SCIenergies完美复现仿真平台：MATLAB2022a主要内容:本文提出了一种基于(ppo

「已注销」·2023-01-14 15:41

深度学习18-C置信域：PPO、TRPO、ACKTR及SA

###C置信域：PPO、TRPO、ACKTR及SA▪近端策略优化（PPO）。▪置信域策略优化（TRPO）。▪使用了Kronecker-factoredtrustregion（ACKTR）的A2C。

clayhell·2023-01-11 10:28

AttributeError: ‘numpy.random._generator.Generator‘ object has no attribute ‘randint‘

今天在运行github的代码https://github.com/DarylRodrigo/rl_lib/tree/master/PPO出现了下面的问题：......envs.py",line29,inresetnoops

农民小飞侠·2023-01-10 11:33

算法图解里面的代码是什么代码啊_一文带你理清DDPG算法（附代码及代码解释）...

其实DDPG也是解决连续控制型问题的的一个算法，不过和PPO不一样，PPO输出的是一个策略，也就是一个概率分布，而DDPG输出的直接是一个动作。DDPG和PPO一样，也是AC的

weixin_39801356·2023-01-09 14:35

强化学习_经典论文框架

DoubleDQN】【2016】【DuelingDQN】【2016】【PrioritizedDQN】PolicyGradient【2000】【PG】【2014】【DPG】【2015】【DDPG】【2017】【PPO

哈喽十八子·2023-01-08 15:29

【学习】网络压缩：知识蒸馏、参数量化、动态计算，PPO

DepthwiseSeparableConvolution1、DepthwiseConvolution三、动态计算DynamicComputation四、Fromon-policytooff-policy（PPO

Raphael9900·2023-01-07 08:19

强化学习_06_pytorch-PPO实践(Pendulum-v1)

一、PPO简介TRPO(TrustRangePolicyOptimate)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。

Scc_hy·2023-01-06 07:57

强化学习PPO从理论到代码详解(1)--- 策略梯度Policy gradient

第0章闲聊吹水ProximalPolicyOptimization(PPO)近端策略优化，可以说是目前最稳定，最强的强化学习算法之一了，也是openAI默认的强化学习算法，有多叼不用我说了吧。

Bruce_Xing·2023-01-03 18:19

强化学习PPO从理论到代码详解(2)---PPO1和PPO2

在线或离线学习上一节我们了解了什么是策略梯度，本节开始讲PPO理论之前，我们先提出一个概念，什么在线学习，什么离线学习。

Bruce_Xing·2023-01-03 18:47

PPO算法详解

原文：ProximalPolicyOptimizationAlgorithms[arXiv][GitHub]1.PPO算法思想PPO算法是一种新型的PolicyGradient算法，PolicyGradient

半月夏微凉·2022-12-29 12:52

【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码

Keras(tf)kerasrlKeras文档中有四篇关于强化学习的例子，涉及的算法是ActorCritic、DDPG、DQN、PPO这几个例子代码都比较简洁，并且有清晰明了的说明，便于学习。

o0o_-_·2022-12-28 16:45

多智能体MAPPO代码环境配置以及代码讲解

MAPPO代码环境配置MAPPO是2021年一篇将PPO算法扩展至多智能体的论文，其论文链接地址为：https://arxiv.org/abs/2103.01955对应的官方代码链接

深度学习强化学习爱好者·2022-12-26 15:50

【总结】解决MAPPO（Multi-Agent PPO）问题技巧

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/本文转载自：机器之心清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下，用MAPPO（Multi-AgentPPO）在3个具有代表性的多智能体任务（Multi-AgentParticleWorld,StarCraftII,Hanabi）

深度强化学习实验室·2022-12-26 15:07

MAPPO:The Surprising Effectiveness of MAPPO in Cooperative, Multi-Agent Games

MAPPO论文代码1.研究动机是什么2.主要解决了什么问题3.所提方法是什么MAPPO算法细节提升PPO性能的5个关键4.关键结果及结论是什么主要结论MPE实验SMAC实验Hanabi实验消融实验值归一化

azeyeazeye·2022-12-26 15:36

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