基于表格的方法：动态规划法、蒙特卡罗法、时序差分法等。 基于值函数近似的方法：DQN及其改进方法。 两类方法都基本遵循了“策略评估-策略改进”交替循环的算法框架。 基于值函数的算法在实际应用中也存在一些不足，如算法难以高效处理连续动作空间任务和只能处理确定性策略而不能处理随机策略等。 强化学习的最终目标是获得最优策略。将策略本身作为迭代对象，通过迭代的方式获得一个策略序列，当策略序列收敛时，其极限
import osimport gymimport numpy as npimport pandas as pdimport tensorflow as tfclass PPO_log'.format(t)
原创
2022-07-18 11:14:42
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查看原文：【数据seminar】Python教学 | Python 中的循环结构（上）【附本文代码和数据】 (qq.com)Part1引言上期文章我们向大家介绍了 Python 程序控制结构中的分支结构，也就是实用性极高的判断语句。在介绍它时我们曾明言，分支结构经常与循环结构一起使用，这是因为分支结构只可以做一件事，而循环结构加上分支结构则可以把这件事在短时间内做千千万万遍。可以说只有掌握循环结构
https://towardsdatascience.com/proximal-policy-optimization-tutorial-part-1-actor-critic-method-d53f9afffbf6
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2022-09-20 07:44:57
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在控制文本情绪中，PPO-MCTS 在不损害文本流畅度的情况下，目标完成率比 PPO 基线高出 30 个百分点，在手动评测中的胜率也高出 20 个百分点。在一项最新的研究中
上面3篇已经删除PyTorch PPO 源码解读 (pytorch-a2c-ppo-acktr-gail)-老唐笔记从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）（二）从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）输入输出强化学习之图解PPO算法和TD3算法 - 知乎 评论区指出评价网格的根本功能博主你好，在policy gradient中，损失函数loss = mean(cross
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2024-01-22 07:12:26
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一、PPO简介TRPO(Trust Range Policy Optimate)算法每一步更新都需要大量的运算，于是便有其改进版本PPO在2017年被提出。PPO 基于 TRPO 的思想，但是其算法实现更加简单。TRPO 使用泰勒展开近似、共轭梯度、线性搜索等方法直接求解。PPO 的优化目标与 TRPO 相同，但 PPO 用了一些相对简单的方法来求解。具体来说, PPO 有两种形式，一是PPO-惩
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2024-03-18 14:44:01
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文章目录一、倒立摆问题介绍二、PPO算法简介三、详细资料四、Python代码实战4.1 运行前配置4.2 主要代码4.3 运行结果展示4.4 关于可视化的设置 一、倒立摆问题介绍Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。二、PPO算法简介近端策略优化 ( proximal policy optimization, PPO):避免在使用重要性采样
在上一篇博客最后，我们说到了θ和θ^k是不能差太多的，不然结果会不好，那么怎么避所在做的事情。1：PPO1算法：2：TRPO算法3：PPO2算法
原创
2022-12-14 16:24:54
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PPO算法经典论文阅读PPO算法是强化学习中的经典算法,其全称为近端策略优化(Proximal Policy Optimization)。1.引言 首先在论文的引言部分给出了经典的强化学习算法的不足之处:许多的经典强化学习算法在大型的模型、数据采样效率、鲁棒性(无需手动超参调整)上都有很大的提升空间。Q-Learning算法(包括函数逼近类算法)在许多简单问题上应用存在局限性,例如要满足状态空间与
近年来，涌现出一些用于带有神经网络函数逼近器的强化学习的算法，主要有DQL，“vanilla”策略梯度算法和信任域/自然策略梯度算法。然而，这些算法在广泛性、数据效率和稳定性方面仍存在很大的上升空间。Q-learning不能很好地解决简单问题并且算法的理解性很差；“vanilla”策略梯度算法数据效率低，稳健性差；TRPO算法相对复杂且对包含噪声或者参数共享的结构不兼容。 因此急需提出一
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2024-01-11 13:00:01
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Policy Gradient算法存在两个问题，一是蒙特卡罗只能回合更新，二是on-policy采集的数据只能使用一次。对于第一个更新慢的问题，改用时序差分方法，引入critic网络估计V值，就能实现单步更新。对于第二个数据利用率低的问题，引入重要性采样，就能用一个不同于当前策略的固定策略去采样很多的数据并反复利用。总的来说，PPO(Proximal Policy Optimization)就是采
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2024-02-26 20:18:43
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目录1.ppo算法概述2.Pendulum-v03.代码实现1.ppo算法概述 PG算法 上图表示actor与环境交互的一次经过，从开始的状态s1，actor输出a1到环境状
在图中，有很多种算法，比如最常见的P算法和K算法。这里介绍一下P算法寻找最短路径算法： 1.任意找一个索引的点，通常是索引为0的第一个节点。输出这个节点数据，向容器中添加一个节点，并标记为已经被访问过。 2.设置几个变量，value(记录边的权值)，edgeCount（记录加入到边容器里的边数），temp（记录点容器加入值的下标，当成传入参数获取边上权值）。 3.下面的两个函数是最核心的代码
在了解PPO之前，首先需要了解Policy Gradient，PPO是建立在PG上的。Policy Gradient给定状态和动作的序列$s1\rightarrow a1\rightarrow s2 \rightarrow a2\rightarrow ...\rightarrow sT $记Trajectory为$ \tau={ s1,a1,s2,a2,...,sT,aT }$则有\[p_\the
博客标题：The 37 Implementation Details of Proximal Policy Optimization 作者：Huang, Shengyi; Dossa, Rousslan Fernand Julien; Raffin, Antonin; Kanervisto, Anssi; Wang, Weixun 博客地址：https://iclr-blog-track.gith
本文主要讲解有关 TRPO算法、PPO 算法、PPO2算法以及 DPPO 算法的相关内容。一、PPO 算法PPO（Proximal Policy Optimization） 是一种解决 PG 算法中学习率不好确定的问题的算法，因为如果学习率过大，则学出来的策略不易收敛， 反之，如果学习率太小，则会花费较长的时间。PPO 算法利用新策略和旧策略的比例，从而限制了新策略的更新幅度，让 PG 算法对于稍
PPO，全名Proximal Policy Optimization，近端策略优化算法。PPO算法是一种新型的Policy Gradient算法，Policy Gradient算法对步长十分敏感，但是又难以选择合适的步长，在训练过程中新旧策略的的变化差异如果过大则不利于学习。PPO提出了新的目标函数可以再多个训练步骤实现小批量的更新，解决了Policy Gradient算法中步长难以确定的问题。其
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，称之为同策略。如果要学习的智能体跟和环境互动的智能体不是同一个的话，称之为异策略。那么先给童鞋们提出一个问题，ppo算法是同策略还是异
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2024-02-06 11:30:34
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1 1 1 1 1 1 { "action_space" : [ { "steering_angle" : 25.0, "speed" : 1.3, "index" : 0 }, { "steering_angle" : 10.0, "speed" : 1.3, "index" : 1 }, { "
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2024-02-04 10:40:54
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