”PPO算法“ 的搜索结果

     PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，从而改进策略。PPO算法的...

     1. 背景介绍 强化学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。...PPO（Proximal Policy Optimization）算法作为策略梯度方法的一种，因其简单易用、稳定性强等优点，成为了强化学习领域的主流算法之一。

     1. 背景介绍 1.1 强化学习与策略梯度方法 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 是机器学习的一个重要分支，它研究智能体 (agent) 如何在一个环境 (environment) 中通过与环境进行交互学习到最优策略 (policy)，...

     PPO算法之所以被提出，根本原因在于在处理连续动作空间时取值抉择困难。取值过小，就会导致深度强化学习收敛性较差，陷入完不成训练的局面，取值过大则导致新旧策略迭代时数据不一致，造成学习波动较大或局部震荡。...

     1. 背景介绍 1.1 强化学习与策略梯度方法 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，...策略梯度方法作为强化学习算法的一种，通过直接优化策略参数来最大化期望回报，在解决复杂决策问题上取

     其中理论部分会介绍PPO算法的推导流程，代码部分会给出PPO算法的各部分的代码以及简略介绍，实践部分则会通过debug代码调试的方式从头到尾的带大家看清楚应用PPO算法在cartpole环境上进行训练的整体流程，进而帮助...

     这意味着动作的选择是通过一组实数或向量来表示的，而不是通过离散的标识符。例如，一个机器人在连续的动作空间中选择它的速度和方向，这两个参数可以是实数，表示机器人在每个时刻的线速度和角速度。...

     PPO算法及其改进方法 1. 背景介绍 强化学习是机器学习的一个重要分支,近年来在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了广泛的应用。其中,基于策略梯度的方法如REINFORCE、Actor-Critic等是强化学习的一个重要...

     在线学习和离线学习 在线学习:和环境互动的Agent以及和要学习的Agent是同一个， 同一个Agent，一边和环境做互动，一边在学习。 离线学习:和环境互动及的Agent以和要学习的Agent不是同一个，学习的Agent通过看别人...

     强化学习中的PPO算法微观拆解。在强化学习中，Rollout是指在给定的策略下模拟环境的过程。在PPO中，Rollout的过程对应于根据当前的语言模型（策略）生成文本（轨迹）。这个过程依赖于在prompt库中抽取的一个batch的...

     PPO 算法是一种基于策略的、使用两个神经网络的强化学习算法。通过将“智体”当前 的“状态”输入神经网络，最终会得到相应的“动作”和“奖励”，再根据“动作”来更新 “智体”的状态，根据包含有“奖励”和...

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