原文:Proximal Policy Optimization Algorithms

鄭重聲明:原文參見標題,如有侵權,請聯系作者,將會撤銷發布 arXiv: Learning, Abstract 我們提出了一系列用於RL的策略梯度方法,該方法在通過環境交互進行數據采樣與使用隨機梯度上升優化 替代 目標函數之間交替進行。盡管標准策略梯度方法對每個數據樣本執行一個梯度更新,但我們提出了一種新穎的目標函數,該函數可實現多個批次的小批量更新。我們稱為鄰近策略優化 PPO 的新方法具有信任 ...

2020-10-29 15:03 0 390 推薦指數:

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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(PPO)算法 / 2017

Intro 2016年Schulman等人提出了Trust Region Policy Optimization算法。后來他們又發現TRPO算法在scalable(用於大模型和並行實現), data efficient(高效利用采樣數據), robust(同一套超參,在大量不同的env上取得成功 ...

Thu Nov 19 19:50:00 CST 2020 0 999
優化算法(Optimization algorithms)

1.Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent) batch gradient descent :一次迭代同時處理整個train data Mini ...

Fri Dec 14 23:12:00 CST 2018 0 654
Policy Gradient Algorithms

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 ...

Thu Oct 03 01:34:00 CST 2019 0 336
文獻筆記:Deterministic Policy Gradient Algorithms

為什么需要引入決定性策略梯度? 決定性策略梯度算法對於策略函數的更新形式比較簡單,就是action-value函數的期望,這種簡單的形式能夠在估計policy時變得更有效。 作為隨機策略,在相同的策略,在同一個狀態處,采用的動作是基於一個概率分布的,即是不確定的。而確定性策略則決定簡單 ...

Thu Apr 25 07:40:00 CST 2019 0 1166
MOPO: Model-based Offline Policy Optimization

發表時間:2020(NeurIPS 2020) 文章要點:目前主流的offline RL的方法都是model free的,這類方法通常需要將policy限制到data覆蓋的集合范圍里(support),不能泛化到沒見過的狀態上。作者提出Model-based Offline Policy ...

Thu Oct 21 18:42:00 CST 2021 0 129
 
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