轉載自https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/9324316.html Proximal Policy Optimization Algorithms ...
PPO abstract PPO通過與環境交互來采樣數據和使用隨機梯度上升優化 替代 目標函數之間交替使用。鑒於標准策略梯度方法對每個數據嚴格不能執行一次梯度更新,本文章提出了一個新的目標函數,該函數支持多個epochs的小批量更新。 Introduction 本文使用的算法在僅使用一階優化的情況下,可實現TRPO的數據效率和可靠性能。本文提出了一種新的具有截斷概率比的目標,形成了策略性能的下界。 ...
2021-10-07 17:43 0 119 推薦指數:
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估計值的偏差。通過對策略和值函數使用置信域的方法來解決第二個問題。 Introduction 強化學習 ...
時間線: OpenAI 發表的 Trust Region Policy Optimization, Google DeepMind 看過 OpenAI 關於 TRPO后, 2017年7月7號,搶在 OpenAI 前面 把 Distributed PPO給先發布了. OpenAI ...
什么是策略梯度方法? 策略梯度方法是相對於動作價值函數的另一類強化學習思路。在基於動作價值函數的 ...
TRPO 1.算法推導 由於我們希望每次在更新策略之后,新策略\(\tilde\pi\)能必當前策略\(\pi\)更優。因此我們希望能夠將\(\eta(\tilde\pi)\)寫為\(\eta ...
強化學習是一個連續決策的過程,傳統的機器學習中的有監督學習是給定一些標注數據,學習一個好的函數,對未知數據做出很好的決策。但有時候,並不知道標注是什么,即一開始不知道什么是“好”的結果,所以RL不是給定標注,而是給一個回報函數,這個回報函數決定當前狀態得到什么樣的結果(“好”還是“壞 ...
一. 開山鼻祖DQN 1. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning,V. Mnih et al., NIPS Workshop, ...