TRPO

一文打通RLHF的来龙去脉

文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO

orangerfun·2024-02-04 02:55

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

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

x66ccff·2023-12-18 12:13

强化学习算法TRPO的理解

TrustRegionPolicyOptimization角度一：off-policy重要性采样ImportanceSampling梯度优化角度二：数值优化置信域优化蒙特卡洛近似TRPO算法的全称是TrustRegionPolicyOptimization

北山杉林·2023-12-05 03:15

【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

简单的实现：与其他需要复杂计算的强化学习算法（如TRPO）相比，PPO简化了这些计

songyuc·2023-11-04 03:25

【强化学习】15 —— TRPO（Trust Region Policy Optimization）

文章目录前言TRPO特点策略梯度的优化目标使用重要性采样忽略状态分布的差异约束策略的变化近似求解线性搜索算法伪代码广义优势估计代码实践离散动作空间连续动作空间参考前言之前介绍的基于策略的方法包括策略梯度算法和

yuan〇·2023-11-04 00:49

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

本文是自己的TRPO算法学习笔记，在数学原理推导核心部分附有自己的理解与解释。整篇文章逻辑清晰，思路顺畅。有想推导的同学可以一起学习。

小小何先生·2023-10-07 00:57

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

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。今天，我们将详细探讨如何在Mujoco的Humanoid-v2环境下实

m0_57781768·2023-09-17 11:23

置信域策略优化Trust Region Policy Optimization (TRPO)

1.置信域方法(TrustRegionMethods)[1]将置信域方法用到强化学习中，并取到了非常好的结果.1.1优化问题1.2置信域1.3置信域方法的过程References[1]SchulmanJ,LevineS,AbbeelP,etal.Trustregionpolicyoptimization[C]//Internationalconferenceonmachinelearning.PM

Tancenter·2023-08-14 02:40

7个最流行的强化学习算法实战案例（附 Python 代码)

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

Python数据开发·2023-08-05 19:41

Safe Policy Optimization 复现

PPO-Lag和TRPO-Lag都不能得到满足约束的解，故没有在途中画出。使用

Hellsegamosken·2023-07-17 09:13

机器学习可信域策略优化（TRPO）笔记

可信域策略优化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）是一种用于强化学习的优化算法，用于训练策略函数以最大化累积奖励。

Aresiii·2023-07-15 11:16

从TRPO到PPO（理论分析与数学证明）

本文首发于行者AI引言一篇关于强化学习算法的理论推导，或许可以帮助你理解PPO算法背后的原理，从而找到改进PPO算法的灵感...马尔可夫决策过程由六个元素构成。其中是一个有限的状态空间集合，是一个有限的动作空间集合。表示状态转移概率函数，例如表示的含义就是在状态处执行动作到达的状态为的概率为0.6。是奖励函数，是初始状态分布概率函数，是折扣因子。让表示一个随机策略函数,例如表示在状态处选择动作的概

行者AI·2023-06-15 13:11

自学大语言模型之GPT

DeepMind首次正式提出的：DeepReinforcementLearningfromHumanPreferences，即基于人类偏好的深度强化学习，简称RLHF2017年7月的OpenAI团队提出的对TRPO

深度学习的学习僧·2023-06-11 07:14

DQN算法详解

常见的是以DQN为代表的valuebased算法，这种算法中只有一个值函数网络，没有policy网络，以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法，这种算法中既有值函数网络，又有policy

kill bert·2023-04-18 04:01

无模型深度强化学习算法

更进阶的训练方法尝试解决这个稳定性的问题：可信区域策略最佳化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）[4]、近端策略最佳

eowyn0406·2023-04-16 16:52

近端策略优化（PPO）

TRPO尝试使用复杂的二阶方法解决这个问题，PPO是一系列一阶方法，这些方法使用一些其他技巧来保持新策略接近旧的。PPO方法实现起来非常简单，并且在经验上似乎至少与TRPO一样好。

博士伦2014·2023-04-11 16:12

VPG && TRPO && PPO

PPO（ProximalPolicyOptimization）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算法对于稍微大一点的学习率不那么敏感。PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，它不仅有很好的性能（尤其是对

臻甄·2023-04-01 13:30

[TRPO] Trust Region Policy Optimization

论文链接：http://proceedings.mlr.press/v37/schulman15引用：SchulmanJ,LevineS,AbbeelP,etal.Trustregionpolicyoptimization[C]//Internationalconferenceonmachinelearning.PMLR,2015:1889-1897.概述TrustRegionPolicyOpti

超级超级小天才·2023-03-30 23:55

Proximal Policy Optimization (PPO)详解

文章目录On-policyv.s.Off-policy将On-policy变为Off-policyPPO算法/TRPO算法PPO2总结On-policyv.s.Off-policyOn-Policy方式指的是用于学习的

ygpGoogle·2023-03-15 07:11

Proximal Policy Optimization (PPO) 算法理解：从策略梯度开始

本文将从PPO算法的基础入手，理解从传统策略梯度算法（例如REIFORCE算法）、自然策略梯度算法、信赖域策略优化算法（TRPO）直到PPO算法的演进过程，以及算法迭代过程中的优化细节。

PPPerry_1·2023-03-15 07:22

PPO：近端策略优化

基本概念PPOPPO算法和TRPO算法一样，也是一样常用的策略优化方法。

不负韶华ღ·2023-03-08 22:04

PPO，Proximal Policy Optimization Algorithms 论文阅读

TRPO的优化方式比较复杂，对于某些模型结构无法使用，例如模型使用了dropout或policy跟valuefunction模型参数进行了共享。

空苍地樱·2023-02-02 10:37

RL策略梯度方法之(十二): actor-critic with experience replay(ACER)

文章目录原理解析1.RetraceQ-valueEstimation2.重要性权重截断3.高效TRPO4.需要注意的点：算法实现总体流程代码实现具有经验回放的actor-criticACER\color

晴晴_Amanda·2023-01-23 15:12

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

强化学习《基于策略 - PPO，TRPO，PPO2》

1：PPO1算法：2：TRPO算法3：PPO2算法

星海千寻·2023-01-19 15:42

强化学习保守策略迭代Conservative policy iteration推导

GreedypolicyConservativePolicyIterationLemma1(Performancedifferencelemma)Lemma1的另一种表达形式Lemma2单调改进前言最近在学习TRPO

Peaceful-Boy·2023-01-13 07:13

强化学习自然策略梯度Natural Policy Gradient推导

ScorefunctionFisherInformationMatrix(FIM)KL散度(KLdivergence)NaturalGradientNaturalPolicyGradient前言最近在学习TRPO

Peaceful-Boy·2023-01-13 07:42

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

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

人工智能-强化学习-算法：PPO（Proximal Policy Optimization，改进版Policy Gradient）【PPO、PPO2、TRPO】

强化学习算法{Policy-BasedApproach：PolicyGradient算法：LearninganActor/PolicyπValue-basedApproach：Critic{StatevaluefunctionVπ(s)State-ActionvaluefunctionQπ(s,a) ⟹ Q-Learning算法Actor+Critic\begin{aligned}\text{

u013250861·2022-12-03 06:46

RL 笔记（3）PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化

因此，TRPO的核心思想就是让每一次的Policy更新在一个Trust

WensongChen·2022-12-03 06:46

论文笔记之PPO

15年OpenAI发表了TRPO算法，一直策略单调提升的算法；17年DeepMind基于TRPO发表了一篇Distributed-PPO，紧接着OpenAI发表了这篇PPO。

Ton10·2022-12-03 06:12

强化学习经典model-free方法总结

1.1sarsa1.2Q-learning1.3DQN1.4DoubleDQN1.5DuelingDQN1.6QR-DQN1.7Rainbow2.基于价值和策略(Actor-Critic)的方法2.1A2C和A3C2.2TRPO2.3PPO2.4SAC2.5DPG2.6DDPG2.7TD3

ReEchooo·2022-11-21 21:59

【论文笔记】强化学习策略梯度（PG）专题经典论文8篇

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning,Mnihetal,2016.Algorithm:A3C.TrustRegionPolicyOptimization,Schulmanetal,2015.Algorithm:TRPO.High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvant

邵政道·2022-11-20 23:59

【学习强化学习】五、PPO算法原理及实现

FromOn-policytoOff-policy1.1onpolicyandoffpolicy回顾1.2PPO引入1.3ImportanceSampling1.3.1重要性采样定义1.3.2重要性采样问题1.3.3问题举例1.3.4onpolicy-->offpolicy2.PPO详解2.1TRPO2.2PPO-Penalty

CHH3213·2022-11-20 05:07

进阶篇---PPO代码逐行分析

进阶篇—PPO代码逐行分析一、TRPO、PPO、DPPOPG（Policygradient）最常用的策略梯度估计其表达形式如下TRPO（TrustRegionPolicyOptimization）这是一种具有单调递增性质的

昨日啊萌·2022-11-20 05:28

强化学习组队学习task03—— 策略梯度及 PPO 算法

（2）分配合适的权重3.蒙特卡洛与时序差分二、PPO算法1.on-policy和off-policy2.importancesampling3.on-policy转变为off-policy4.PPO/TRPO

李明朔·2022-10-28 10:26

强化学习入门项目 Spinning up OpenAI (2) 基本使用

每个算法有两种实现(pytorch和tensorflow，TRPO只有tensorflow实现)为什么选择这些

PiggyCh·2022-07-26 10:49

PPO-强化学习算法

文章目录QuickFactsKeyEquationsExplorationvs.ExploitationPseudocodeDocumentatonPPO受到与TRPO相同的问题的激励：我们如何才能使用当前拥有的数据在策略上采取最大可能的改进步骤

Mystery_zero·2022-07-05 07:05

强化学习（9）：TRPO、PPO以及DPPO算法

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。

棉花糖灬·2022-05-16 07:11

强化学习之PPO

阅读本文前先了解TRPO算法有助于理解，我对此也写过博客：https://blog.csdn.net/tianjuewudi/article/details/120191097参考李宏毅老师的视频：https

微笑小星·2022-05-16 07:52

Deep RL Bootcamp Lecture 5: Natural Policy Gradients, TRPO, PPO

https://statweb.stanford.edu/~owen/mc/Ch-var-is.pdfhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/29934206bluecurveisthelowerboundedoneconjugategradienttosolvetheoptimizationproblem.Fisherinformationmatrix,naturalpolic

weixin_30591551·2022-03-12 07:51

【强化学习纲要】6 策略优化进阶

6.1policygradient的变种6.2FirstlinesofworksonSOTApolicyoptimization6.2.1PolicyGradient6.2.2Naturalpolicygradient/TRPO6.2.3ACKTR6.2.4PPO6.3SecondlinesofworksonSOTApolicyoptimization6.3.1DDP

Wwwilling·2022-03-12 07:15

Policy-based RL小结(Policy Gradient ； Natural policy gradient ；TRPO；ACKTR；PPO )

文章目录Policy-basedRL前言1.预备知识1.1策略类型1.2策略优化的目标函数1.2.1可结束的环境的目标函数1.2.3连续动作环境的目标函数1.2.4实际的目标函数的定义1.3策略的核函数1.4策略的类型1.4.1SoftmaxPolicy1.4.2高斯分布2.正题：策略梯度RL2.1问题表征2.2MC梯度的方法3.改善策略梯度3.1考虑时序因果关系3.2采用Baseline3.3采

菜且凶残_2017·2022-03-12 07:41

强化学习算法TRPO之共轭梯度优化

TRPO是OpenAI提出的一种策略单调提升的算法，关于其论文以及解读见我的另一篇论文笔记之TRPO这篇文论文解读将TRPO的重点以及细节都指明了，但是关于目标函数的优化部分由于篇幅原因只是简单说明了以下

Ton10·2022-03-12 07:25

论文笔记之TRPO

TRPO、PPO是强化学习里比较重要的2种RL算法，由OpenAI于2015年发表，后来DeepMind于2017年基于TRPO发表了一篇DPPO(DistributedPPO)，没过多久，OpenAI

Ton10·2022-03-12 07:24

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