Proximal Policy Optimization Algorithm (PPO) 【深度强化学习】
转载自https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/9324316.html Proximal Policy Optimization Algorithms ...
原文：深度强化学习——ppo(待重写)
PPO abstract PPO通过与环境交互来采样数据和使用随机梯度上升优化 替代 目标函数之间交替使用。鉴于标准策略梯度方法对每个数据严格不能执行一次梯度更新，本文章提出了一个新的目标函数，该函数支持多个epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在仅使用一阶优化的情况下，可实现TRPO的数据效率和可靠性能。本文提出了一种新的具有截断概率比的目标，形成了策略性能的下界。 ...
2021-10-07 17:43 0 119 推荐指数：
相关推荐
深度强化学习——GAE(待重写)
估计值的偏差。通过对策略和值函数使用置信域的方法来解决第二个问题。 Introduction 强化学习 ...
强化学习---TRPO/DPPO/PPO/PPO2
时间线： OpenAI 发表的 Trust Region Policy Optimization, Google DeepMind 看过 OpenAI 关于 TRPO后, 2017年7月7号，抢在 OpenAI 前面 把 Distributed PPO给先发布了. OpenAI ...
强化学习入门笔记系列——策略梯度与PPO算法
什么是策略梯度方法？ 策略梯度方法是相对于动作价值函数的另一类强化学习思路。在基于动作价值函数的 ...
深度强化学习——TRPO
TRPO 1.算法推导 由于我们希望每次在更新策略之后，新策略\(\tilde\pi\)能必当前策略\(\pi\)更优。因此我们希望能够将\(\eta(\tilde\pi)\)写为\(\eta ...
深度学习和强化学习的关系
强化学习是一个连续决策的过程，传统的机器学习中的有监督学习是给定一些标注数据，学习一个好的函数，对未知数据做出很好的决策。但有时候，并不知道标注是什么，即一开始不知道什么是“好”的结果，所以RL不是给定标注，而是给一个回报函数，这个回报函数决定当前状态得到什么样的结果（“好”还是“坏 ...
深度强化学习方向论文整理
一. 开山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning，V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...