郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 arXiv: Learning, Abstract 我们提出了一系列用于RL的策略梯度方法，该方法在通过环境交互进行数据采样与使用随机梯度上升优化 替代 目标函数之间交替进行。尽管标准策略梯度方法对每个数据样本执行一个梯度更新，但我们提出了一种新颖的目标函数，该函数可实现多个批次的小批量更新。我们称为邻近策略优化 PPO 的新方法具有信任 ...
2020-10-29 15:03 0 390 推荐指数：
近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal ...
Proximal Policy Optimization Algorithms Updated on 2019-09-14 16:15:59 Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf TensorFlow Code from ...
Intro 2016年Schulman等人提出了Trust Region Policy Optimization算法。后来他们又发现TRPO算法在scalable（用于大模型和并行实现）, data efficient（高效利用采样数据）, robust（同一套超参，在大量不同的env上取得成功 ...
转载自https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/9324316.html Proximal Policy Optimization Algorithms ...
1.Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同时处理整个train data Mini ...
Policy Gradient Algorithms 2019-10-02 17:37:47 This blog is from: https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms ...
为什么需要引入决定性策略梯度？ 决定性策略梯度算法对于策略函数的更新形式比较简单，就是action-value函数的期望，这种简单的形式能够在估计policy时变得更有效。 作为随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动作是基于一个概率分布的，即是不确定的。而确定性策略则决定简单 ...
发表时间：2020（NeurIPS 2020） 文章要点：目前主流的offline RL的方法都是model free的，这类方法通常需要将policy限制到data覆盖的集合范围里（support），不能泛化到没见过的状态上。作者提出Model-based Offline Policy ...
