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ppo
深度强化学习（8）Proximal Policy Optimization(
PPO
)
1.Trustregionpolicyoptimization(TRPO)我们先来介绍TRPO。TRPO是英文单词Trustregionpolicyoptimization的简称，翻译成中文是置信域策略优化。根据策略梯度方法，参数更新方程式为：θnew=θold+α∇θJ\theta_{new}=\theta_{old}+\alpha\nabla_{\theta}Jθnew=θold+α∇θJ策略
#妖言惑众
·
2020-08-25 01:39
深度强化学习
【强化学习】揭开
PPO
2算法的神秘面纱（一）
文章目录一、算法简介1、关键点1.1损失函数的设计1.2优势函数设计2、算法流程3、代码结构二、决策模型（policies）1、确定性决策2、随机决策2.1分类决策2.1.1创建模型2.1.2采样函数2.1.3似然函数2.2连续决策（DiagonalGaussianPolicies）2.2.1模型创建2.2.2采样2.2.3似然函数在上一篇强化学习应该知道的一些概念当中我们已经介绍了许多相关理论要
我是。
·
2020-08-25 01:25
tensorflow2.0
强化学习
【强化学习】揭开
PPO
2算法的神秘面纱（二）
文章目录一、
PPO
主体1、主结构2、初始化部分3、训练部分二、环境交互1、交互部分主结构2、初始化部分3、调用4、计算adv5、检验函数三、run_
ppo
一、
PPO
主体1、主结构
PPO
主体主要分为两个部分
我是。
·
2020-08-25 01:25
tensorflow2.0
强化学习
李宏毅机器学习系列-强化学习之近端策略优化
PPO
李宏毅机器学习系列-强化学习之近端策略优化策略梯度的另一个问题从现在学习到离线学习(Fromon-policytooff-policy)重要性采样(importancesampling)重要性采样的问题近端策略优化(
PPO
王伟王胖胖
·
2020-08-25 01:23
李宏毅机器学习
强化学习
深度学习
policy gradient 的理解
参考：策略梯度理解及TensorFlow实现李宏毅深度强化学习笔记（二）ProximalPolicyOptimization(
PPO
)李宏毅，深度强化学习DQN的缺点： 在DQN中，我们通过神经网络计算价值函数
小研一枚
·
2020-08-25 01:30
强化学习
强化学习系列之 Proximal Policy Optimization（
PPO
）
1、前言个人感觉这里讲的非常好：https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/
ppo
.htmlProximalPolicyOptimization
筱踏云
·
2020-08-25 01:58
强化学习
基于离线策略的强化学习(
PPO
)
离线策略强化学习对于基于策略的强化学习，通过建立带θ\thetaθ的策略模型，通过策略梯度进行优化，梯度如下∇θU=Eτ−pθ(τ)[∇θlogPθ(τ)R(τ)]\nabla_\thetaU=E_{\tau-p_\theta(\tau)}[\nabla_\thetalogP_\theta(\tau)R(\tau)]∇θU=Eτ−pθ(τ)[∇θlogPθ(τ)R(τ)]该方法是在线策略（on-p
lsjmax
·
2020-08-25 00:17
强化学习
OPENAI-Baeslines-详解（四）-
PPO
中文
Zee带你看代码系列学习强化学习，码代码的能力必须要出众，要快速入门强化学习搞清楚其中真正的原理，读源码是一个最简单的最直接的方式。最近创建了一系列该类型文章，希望对大家有多帮助。传送门另外，我会将所有的文章及所做的一些简单项目，放在我的个人网页上。水平有限，可能有理解不到位的地方，希望大家主动沟通交流。邮箱：
[email protected]
,andenjo
zachary2wave
·
2020-08-25 00:58
baseline
【笔记2-5】李宏毅深度强化学习笔记（五）Sparse Reward
https://www.bilibili.com/video/av24724071李宏毅深度强化学习笔记（一）Outline李宏毅深度强化学习笔记（二）ProximalPolicyOptimization(
PPO
jessie_weiqing
·
2020-08-25 00:31
笔记
李宏毅深度强化学习笔记
深度学习（四十二）——深度强化学习（5）
PPO
, IMPALA, Hierarchical RL, OpenAI
PPO
（ProximalPolicyOptimization）
PPO
是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，也是当前OpenAI的默认算法。
antkillerfarm
·
2020-08-25 00:19
深度学习
强化学习---TRPO/DPPO/
PPO
/
PPO
2
GoogleDeepMind看过OpenAI关于TRPO后,2017年7月7号，抢在OpenAI前面把DistributedPPO给先发布了.OpenAI还是在2017年7月20号发表了一份拿得出手的
PPO
anqiu4023
·
2020-08-25 00:18
Stable Baselines/用户向导/开始
下面是一个简单的案例，展示如何在Cartpole环境中训练和运行
PPO
2.importgymfromstable_baselines.common.policiesimportMlpPolicyfromstable_baselines.c
Quant_Learner
·
2020-08-25 00:32
#
Stable
近端策略优化算法(
PPO
)
策略梯度算法(PG)策略梯度迭代，通过计算策略梯度的估计，并利用随机梯度上升算法进行迭代。其常用的梯度估计形式为：E^t[∇θlogπθ(at∣st)A^t]\hat{\mathbb{E}}_t[\nabla_\thetalog\pi_\theta(a_t|s_t)\hat{A}_t]E^t[∇θlogπθ(at∣st)A^t]其中πθ\pi_\thetaπθ为随机策略，A^t\hat{A}_tA
从流域到海域
·
2020-08-25 00:28
强化学习
OPENAI Baeslines 详解（八）
PPO
2
OPENAIBaeslines详解（八）
PPO
2OPENAI提供了2个版本的PPOPPO1网上标注是(obsoleteversion,leftheretemporarily)
PPO
2属于正式版本吧。
zachary2wave
·
2020-08-25 00:35
baseline
Python
强化学习-读代码懂原理系列
强化学习--信赖域系方法：TRPO、
PPO
（附适合初学者阅读的完整
PPO
代码连接）
在前面的章节里，我们已经介绍了基于策略的强化学习算法，也提到了异策略强化学习需要满足的条件：由于重要性采样的关系我们希望每次更新的时候策略分布之间差距并不是很大，这实际上是一种约束，即我们希望能每次更新的时候不大幅度地改变分布的形态，基于这种考虑openai的前辈们提出了TRPO算法，但是TRPO算法会有一些缺陷，他拿二次函数去近似约束条件，拿一次函数近似待优化的损失函数，这种近似会造成收敛上的困
秋曾万
·
2020-08-24 04:58
deep
reinforce
learning
SAC、LSTM、
PPO
、DDPG
一、SAC算法知乎FloodSung感觉学习SAC前，有必要把基础知识好好学习学习啊，比如书本教材什么的链接中的公式（10）好像有问题，应该是Q(st,at)，而不是Qsoft(st,at)；而且log前面似乎不应该再乘上系数阿尔法论文SoftActor-Critic:Off-PolicyMaximumEntropyDeepReinforcementLearningwithaStochasticA
方小汪
·
2020-08-22 04:11
本地服务器与远程服务器之间的文件复制
语法：scp[-1246BCpqrv][-ccipher][-Fssh_config][-iidentity_file][-llimit][-ossh_option][-
Ppo
jacklin_001
·
2020-08-19 05:18
linux学习
服务器
【李宏毅-强化学习笔记】p1-p2、
PPO
一、policygradient回顾最核心的部分，加权求和就是期望：
PPO
是对policygradient的改进版，首先回顾下policygradient并介绍两个tips。
萧人
·
2020-08-17 16:47
强化学习
Soft Actor-Critic 论文笔记
比如TRPO，A3C，
PPO
等是同策略，他们每一步梯度计算都需要新的样本收集。而异策略算法（Off-policy
geter_CS
·
2020-08-16 12:46
强化学习
强化学习经典算法笔记(十五)：Soft Actor-Critic算法实现
强化学习经典算法笔记(十五)：SoftActor-Critic算法实现算法简介SoftActorCritic，SAC算法是一种Off-policy算法，相比于
PPO
这种On-policy算法，sampleefficiency
赛艇队长
·
2020-08-16 10:45
强化学习
强化学习-
PPO
（Proximal Policy Optimization）笔记
Q-Learning算法与深度学习相结合产生了DeepQNetwork，又出现将两种方式优势结合在一起的Actor（Agent）-Critic，
PPO
（ProximalPolicyOptimization
zhangphil
·
2020-08-15 04:21
AI
机器学习
强化学习的数学基础3---Q-Learning
Q-Learning基础笔记整理自李宏毅老师的公开课基础知识在之前的笔记关于PolicyGradient和
PPO
方法中，需要学习的是某个策略π\piπ。
Erick_Lv
·
2020-08-12 12:19
机器学习数学基础
【李宏毅深度强化学习笔记】5、Q-learning用于连续动作 (NAF算法)
【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(
PPO
)算法【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning
qqqeeevvv
·
2020-08-12 10:43
强化学习
#
理论知识
用Dota2“最强”算法
PPO
完成CarPole和四轴飞行器悬浮任务
【飞桨开发者说】吉祥：黑龙江哈尔滨人，毕业于桂林理工大学，检测技术与自动化装置专业，百度深度学习工程师集训营最佳学员，百度强化学习7日学员2019年Dota2比赛中，OpenAIFive完胜世界冠队伍OG。BillGates在Twitter中提到：“AI机器人在Dota2中战胜人类，是AI发展的一个里程碑事件”。无论AlphaGo击败围棋世界冠军还是OpenAIFive完胜世界冠队伍OG，都让大众
百度大脑
·
2020-08-11 04:39
算法
python
神经网络
机器学习
人工智能
简单的
PPO
算法笔记
学习了莫烦讲解的
PPO
，写了点自己的理解笔记，希望能帮到你们。
一路没你
·
2020-08-09 16:12
强化学习
THE DIFFERENTIABLE CROSS-ENTROPY METHOD
使用
PPO
对基于模型的项目组件进行微调，证明在基于模型的强化学习上，除了用最大似然来拟合observation，用标准策略学习也是可行的。优势1）在高维和
小可爱123
·
2020-08-04 07:08
学习
【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning（Basic Idea）
【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(
PPO
)算法【李宏毅深度强化学习笔记】3、Q-learning
qqqeeevvv
·
2020-08-03 12:06
强化学习
#
理论知识
【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（Policy Gradient）
【李宏毅深度强化学习笔记】1、策略梯度方法（PolicyGradient）（本文）【李宏毅深度强化学习笔记】2、ProximalPolicyOptimization(
PPO
)算法【李宏毅深度强化学习笔记
qqqeeevvv
·
2020-08-03 12:05
强化学习
#
理论知识
强化学习从PG到
PPO
（基于百度飞桨PaddlePaddle+PARL）
让我这个小白基本对于强化学习有了简单的理解，知识虽然是灌进脑袋里，但仍是一团浆糊，好记性不如烂笔头，后续会多写笔记整理下自己的对于课程所学的理解、思考和发散，今天先从最简单的PG算法开始，然后到最近刚有了解的
PPO
tostq
·
2020-07-30 01:20
CodeBlocks配置pthread环境
资源下载链接：http://pan.baidu.com/s/1kTngAR9密码：
ppo
7然后在CodeBlocks的工程
aoyuan4706
·
2020-07-14 07:45
PPO
学习记录
2020.4.23更新1、
ppo
是一种on-policy，先利用old_pi进行一轮互动得到N个experience，用这些经验对策略进行多次训练更新得到new_pi，在此过程中限制new_pi的更新幅度
虹777
·
2020-07-12 11:51
强化学习
使用tatk构建对话代理
Weprovidefollowingmodels:-NLU:SVMNLU,BERTNLU-DST:rule,MDBT-Policy:rule,Imitation,REINFORCE,
PPO
,MDRG-Simulatorpolicy
宋岳庭
·
2020-07-09 17:00
强化学习
PPO
算法的思路流程
首先可以肯定的是
PPO
算法是基于actor-critic框架的，但是它又含有强烈的PolicyGradient的风格。本文仅介绍
PPO
算法的应用流程。
望天际
·
2020-07-07 20:14
AI
深度强化学习
深度学习
tensorflow
神经网络
机器学习
Android手机修改hosts文件
hosts文件的作用实际上就是将域名解析为ip地址，比如你的hosts文件里面存在192.168.4.77
ppo
.xxuo.cn那么当你手机访问
ppo
.xxuo.cn的时候，服务器地址就会被解析为192.168.4.77
CUC_Tony
·
2020-07-06 13:19
Android开发
ml-agent学习笔记(一)训练的基础操作和训练进程的图表化
记录一下自己学习ml-agents的记录,ml-agents是一个unity使用的以
ppo
算法训练游戏AI的插件，具体的插件本体去github上搜，使用的时候需要配置相应的环境，环境配置这里就先不写具体过程了
魔力拐
·
2020-07-05 04:08
unity笔记
强化学习经典算法笔记(十一)：近端策略优化算法（
PPO
）实现，基于A2C（上）
强化学习经典算法笔记(十一)：近端策略优化算法（
PPO
）实现，基于A2CPPO算法是一种On-policy算法，可以被用于连续空间任务和离散空间任务。
赛艇队长
·
2020-07-04 17:26
强化学习
强化学习
PPO
深度学习
机器学习
强化学习经典算法笔记(十二)：近端策略优化算法（
PPO
）实现，基于A2C（下）
强化学习经典算法笔记(十二)：近端策略优化算法（
PPO
）实现，基于A2C本篇实现一个基于A2C框架的
PPO
算法，应用于连续动作空间任务。
赛艇队长
·
2020-07-04 17:55
强化学习
强化学习
机器学习
深度学习
luars232串口连接
time_utils").delaylocalbord_port_name="/dev/tty.usbserial-141A"localIA_port_name="/dev/cu.usbserial-A102
PPO
2
forever917
·
2020-07-04 15:08
lua
2018-12-20
PPO
debug experience
PPODebugExperienceRecently,IneedtoperformPPOinacomplexenv.IrefertosomecodeinGitHub,however,Ican'tgrasptheirmeaning...AfterreadingPPOpaper,Idecidedtocodebymyself.IalreadyhavesomeexperiencewritingRLcode
云雨惊袭明月夜
·
2020-06-29 15:17
Proximal Policy Optimization(
PPO
近似策略优化)---李宏毅课堂笔记
on-policyvsoff-policyon-policy：此agent与environment互动的agent是同一个，简单来说就是你自己玩王者荣耀，然后不断地从失败中吸取教训，最后越玩越好。PolicyGradigent就是on-policy。off-policy：此agent与environment互动的agent不是同一个，比如就像你看游戏博主教你玩王者荣耀，告诉你各种技巧，然后你从直播
Zrf@
·
2020-06-29 02:32
神经网络自动搜索
DQN——
PPO
流程总结
本文主要根究莫凡大大的RL教程总结下NatureDQN,DoubleDQN,PrioritizedReplayDQN,DuelingDQN,PolicyGradient,Actor-Critic,DDPG,
PPO
小葡萄co
·
2020-06-28 22:56
PPO
和DPPO
PPO
：A2C算法的改进版，主要是为了解决‘learningrate不易设置的问题’，DPPO是
PPO
的distributed版本，比如10个worker，每个worker都有独立的experience
Iverson_henry
·
2020-06-28 13:39
DeepMind都拿不下的游戏，刚刚被OpenAI玩出历史最高分
而且，这次的成果使用了
PPO
算法，这正是不久前OpenAI在Dota25v5中战胜人类的AI的算法。《蒙特祖玛的复仇》（Montezuma’sRevenge）被认为是Atari中最难
weixin_33989780
·
2020-06-28 09:24
PPO
算法OpenAI论文大致翻译
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。因此急需提出一种新的算法，
KAila_Lucky
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2020-06-25 16:57
postgreSQL异常总结一：org.postgresql.util.PSQLException: 错误: 对关系 ppol 权限不够
123456，本人又创建了mytest角色，当我使用mytest角色连接数据库查询的时候，使用mytest角色，出现了如下错误，但我记得我在创建该角色的时候，赋予了该角色增删改查的权限，为何还是报mytest对
ppo
mqs1990
·
2020-06-24 15:18
postgreSQL
近端策略优化算法(
PPO
)
最常用的梯度估计形式为：其中为随机策略，是优势函数在时间步的估计，在使用自动微分器时，我们的损失函数为：2.信赖域策略优化（TRPO）要优化的目标函数如下：3.近端策略优化算法(
PPO
)
PPO
1：截断替代目标首先
AMiFan
·
2020-05-28 18:39
深度强化学习理论速成 (1)
RewardFunction改进的添加BaselineOn-Policy到Off-PolicyOn-Policy学习方式ImportantSamplingProximalPolicyOptimization(
PPO
蒋古申
·
2020-04-24 12:34
ML-Agents（七）训练指令与训练配置文件
目录ML-Agents（七）训练指令与训练配置文件一、背景二、训练命令三、训练配置文件四、用
PPO
训练配置文件参数训练统计参数五、用SAC训练配置文件参数训练统计参数六、奖励信号（RewardSignals
煦阳
·
2020-04-17 23:00
[强化学习]易混知识勘误_from李宏毅P5——Sparse Reward的解决方法（目标太难怎么办）
知识勘误其他笔记链接易混知识勘误_from李宏毅P1-----PolicyGradient易混知识勘误_from李宏毅P2——
PPO
\Off-policy\On-policy易混知识勘误_from李宏毅
Love_marginal
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2020-04-15 14:33
强化学习
主流强化学习算法论文综述：DQN、DDPG、TRPO、A3C、
PPO
、SAC、TD3
文章目录[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]主要思路：实验结果结论及评价[DoubleDQN]DeepReinforcementLearningwithDoubleQ-learning[DDPG]ContinuousControlwithDeepReinforcementLearning[2]主要思路算法详解：结论及评价[TRPO]Tr
会编程的猫头鹰
·
2020-04-03 09:01
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