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, P., Radford, A., and Klimov, O. Proximal policy optimization a ...
2021-10-12 09:54 0 2186 推荐指数：
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 ...
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 ...
Proximal Policy Optimization Algorithms Updated on 2019-09-14 16:15:59 Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf TensorFlow Code from ...
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 ...
本文首发于行者AI 引言 上一篇文章我们详细介绍了策略梯度算法(PG)，ppo其实就是策略梯度的一种变形。首先介绍一下同策略（on-policy）与异策略(off-policy)的区别。 在强化学习里面，我们需要学习的其实就是一个智能体。如果要学习的智能体跟和环境互动的智能体是同一个的话 ...
信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J. ...
1，Introduction 当你想训练好一个神经网络时，你需要做好三件事情：一个合适的网络结构，一个合适的训练算法，一个合适的训练技巧： 合适的网络结构：包括网络结构和激活函数，你可以选择更深的卷积网络，然后引入残差连接。可以选择relu做为激活函数，也可以选择tanh，swish ...
