原文:Proximal Policy Optimization(PPO)算法 / 2017

Intro 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 上可以改进,于是作为TRPO的改进版本提出了PPO。 PPO在 年被Schulman等人提出后就刷新了cont ...

2020-11-19 11:50 0 999 推荐指数:

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Proximal Policy Optimization Algorithm (PPO)

Proximal Policy Optimization Algorithms Updated on 2019-09-14 16:15:59 Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf TensorFlow Code from ...

Wed Jul 18 00:58:00 CST 2018 0 3942
Proximal Policy Optimization Algorithms

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, (2017) 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 ...

Thu Oct 29 23:03:00 CST 2020 0 390
近端梯度算法Proximal Gradient Descent)

L1正则化是一种常用的获取稀疏解的手段,同时L1范数也是L0范数的松弛范数。求解L1正则化问题最常用的手段就是通过加速近端梯度算法来实现的。 考虑一个这样的问题:   minx f(x)+λg(x) x∈Rn,f(x)∈R,这里f(x)是一个二阶可微的凸函数,g(x)是一个凸函数(或许不可 ...

Wed Apr 26 02:06:00 CST 2017 1 10731
优化算法(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 ...

Fri Dec 14 23:12:00 CST 2018 0 654
 
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