原文:Proximal Policy Optimization(PPO)算法 / 2017

Intro 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 上可以改進,於是作為TRPO的改進版本提出了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 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, (2017) 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 ...

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

L1正則化是一種常用的獲取稀疏解的手段,同時L1范數也是L0范數的松弛范數。求解L1正則化問題最常用的手段就是通過加速近端梯度算法來實現的。 考慮一個這樣的問題:   minx f(x)+λg(x) x∈Rn,f(x)∈R,這里f(x)是一個二階可微的凸函數,g(x)是一個凸函數(或許不可 ...

Wed Apr 26 02:06:00 CST 2017 1 10731
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
 
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