强化学习 | PPO论文小结

最新推荐文章于 2024-12-30 13:23:43 发布
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文章标签： 强化学习
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一些经典概念辨析

  • 为什么PPO不能做经验回放

    DQN的几个contribution：1. 神经网络化 2. 提出了离线回放机制（结合重要性采样方法），提高了采样效率
    DDQN的contribution：解决了 V ( s ) ~ \tilde{V(s)}

最低0.47元/天 解锁文章
荷西·H
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论文阅读：2024 ICML Is DPO Superior to PPO for LLM Alignment? A Comprehensive Study
CSPhD-winston的博客
04-20 786
在对话、代码生成等多任务中，PPO全面超越DPO，尤其在**代码竞赛任务（CodeContest）**中，PPO模型（340亿参数）的正确率从基线的16.4%提升至22.4%，超过AlphaCode（410亿参数）。PPO（近端策略优化）**的优劣，并通过理论分析和实验对比得出了关键结论。：学术基准测试中DPO常表现更好，但工业界（如ChatGPT）却普遍使用PPO。这篇论文主要探讨了大语言模型对齐中两种主流方法——**DPO（直接偏好优化）
大模型强化学习：RLHF、PPO
强化学习曾小健
09-26 1037
首先我们要理解什么是策略梯度（Policy Gradient）。以下推导过程包含很多个人理解，并不很严谨，有错误欢迎指出！粗糙理解RL的过程就是，让智能体在一个状态S下选择动作A，然后获得收益R，然后我们希望优化选择动作的策略，使得总体收益的期望最大。因为搜索空间很大，我们利用模型的预测结果决策，同时为了不让模型陷入局部最优而按蒙特卡洛方式一定比例随机游走，在这个过程中得到每个state-action对应的reward作为新的训练样本，即所谓的探索和利用（）过程。对一组模型参数，可以得到一组。
《DD-PPO: LEARNING NEAR-PERFECT POINTGOAL NAVIGATORS FROM 2.5 BILLION FRAMES》-----强化学习论文笔记
ksvtsipert的博客
08-31 9270
abstract 去中心化分布式PPO（DD-PPO) 是一种在资源密集型模拟环境中进行分布式强化学习的方法，在Hatitat-Sim上表现出近线性的扩展——通过串行在128个GPU上实现了107倍加速。 code video introduction 不同于gym和Atari, 3D simulator需要GPU加速，因此worker的数量通常有限制（252^525-282^828vs 2122^{12}212-2152^{15}215), 高维的输入和深度神经网络使parameter server紧.
PPO算法经典论文阅读
赛亚茂的博客
08-23 4479
​ 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动作空间的离散型要求，并且其理解起来也是一件很困难的事情、而vanilla policy gradient算法的数据效率与鲁棒性较差、置信域优化算法(TRPO)相对来说比较复杂，而且对于包含噪声或参数共享(在策略函数与价值函数之间有其他的辅助任务需求)的网
【论文阅读】强化学习—近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO)
weixin_46084134的博客
06-19 1649
PPO论文阅读笔记
PPO(Proximal Policy Optimization Algorithms)论文解读及实现
weixin_42529756的博客
07-15 2295
ppo强化学习论文解读及代码实现
PPO，Proximal Policy Optimization Algorithms 论文阅读
KongCDY的专栏
10-10 1765
TRPO的优化方式比较复杂，对于某些模型结构无法使用，例如模型使用了dropout或policy跟value function模型参数进行了共享。PPO算法基于TRPO的目标函数进行了简化，使用目标函数的一阶导数进行policy的更新，并且更新时可以进行多次迭代，重复使用现有的数据更新policy。 先看TRPO的目标函数（是surrogate的） 其复杂的优化方式主要来源于那个hard的...
【高级强化学习算法】：探索PPO、DDPG等算法在MPE环境中的应用
本论文全面介绍和分析了强化学习在多智能体环境中的应用，特别关注了PPO和DDPG两种先进的算法。首先概述了强化学习与多智能体系统的概念，随后深入探讨了PPO算法的原理和实践，包括其核心概念、关键改进点、网络架构...
强化学习（Reinforcement learning）综述
qq_40326280的博客
01-11 4611
文章目录Reinforcement learning 综述强化学习的分类环境（Model-free,Model-based）Based(Policy-Based RL & Value-Based RL)回合更新和单步更新在线学习和离线学习强化学习理论基础马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes,MDPs）基本概念MDP 求解Bellman期望方程Bellman方程的分析状态价值函数和动作价值函数的关系最优方程最优价值函数（optimal state-value funct
强化学习基础算法介绍，DQN，策略梯度算法，Actor-Critic算法
weixin_41106546的博客
04-05 1822
在 Q-learning 算法中，我们以矩阵的方式建立了一张存储每个状态下所有动作值的表格。表格中的每一个动作价值表示在状态s下选择动作a然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。然而，这种用表格存储动作价值的做法只在环境的状态和动作都是离散的，并且空间都比较小的情况下适用，我们之前进行代码实战的几个环境都是如此（如悬崖漫步）。当状态或者动作数量非常大的时候，这种做法就不适用了。例如，当状态是一张 RGB 图像时，假设图像大小是210x160x3，此时一共有种状态。
论文笔记之PPO
Ton的博客
08-10 5806
15年OpenAI发表了TRPO算法，一直策略单调提升的算法；17年DeepMind基于TRPO发表了一篇Distributed-PPO，紧接着OpenAI发表了这篇PPO。可以说TRPO是PPO的前身，PPO在TRPO的基础上进行改进，使得算法可读性更高，实操性更强。 论文地址，点这里 有关TRPO的论文解读，可参考我的另一篇论文笔记之TRPO PPO作为目前比较火热的model-free类强化学习算法，在许多环境中取得了不错的效果，因此是有必要去学习的。 论文解读参考： ①强化学习笔记（五）–PPO ②
论文推荐|近端策略优化算法（PPO）
最新发布
强化学习曾小健
12-30 1603
SCHULMAN J, WOLSKI F, DHARIWAL P, 等. Proximal Policy Optimization Algorithms[M/OL]. arXiv, 2017[2024-04-07].）是一个较难确定的值，在不同的环境中有不同的选择。同时，为了检验算法在高维连续控制问题的表现，作者使用。一是PPO-Penalty，通过设置目标散度dtarg的方式实现惩罚项的。的强化算法，同时也是一种高效、稳定、强大的算法框架，具备为。的算法之一，相较于其他基于策略的强化学习算法，其在。
◇【论文_20170720_20170828v2】PPO 算法〔OpenAI〕： Proximal Policy Optimization Algorithms
weixin_46034116的博客
10-09 998
【我们提出了…用于…的方法，可以干什么？我们提出了一系列用于强化学习的新策略梯度方法，这些方法通过 与环境交互来交替采样数据，并使用随机梯度上升来优化“代理”目标函数。【关键 idea】标准的策略梯度方法 对每个数据样本执行一次梯度更新，我们提出了一个新的目标函数，可以实现小批量的多个 epochs 更新。！注意这里 不是 回合episodes，是深度学习中常见的 epochs，完整的数据集送入到神经网络训练并且返回称为一次 epoch〕【方法的优势】
【强化学习】PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化算法
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shura的技术空间
01-11 9万+
morvan zhou教学视频https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/6-4-DPPO/ Hung-yi Lee课程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS18.html PPO论文https://arxiv.org/abs...
(PPO)近端策略优化学习记录
小吴同学的小屋
03-07 1664
包含了TRPO，PPO，重要性采样等知识。
PPO算法OpenAI论文大致翻译
qq_39894692的博客
11-15 7579
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。   因此急需提出一种...
PPO(Proximal Policy Optimization)算法原理及实现,详解近端策略优化
weixin_41106546的博客
04-04 9万+
接着上面的讲，PG方法一个很大的缺点就是参数更新慢，因为我们每更新一次参数都需要进行重新的采样，这其实是中on-policy的策略，即我们想要训练的agent和与环境进行交互的agent是同一个agent；与之对应的就是off-policy的策略，即想要训练的agent和与环境进行交互的agent不是同一个agent，简单来说，就是拿别人的经验来训练自己。举个下棋的例子，如果你是通过自己下棋来不断提升自己的棋艺，那么就是on-policy的，如果是通过看别人下棋来提升自己，那么就是off-policy的。
强化学习—PPO代码实现及个人详解2（python）
weixin_70267340的博客
04-03 1451
batch 应该是一个包含多个列表（或其他可迭代对象）的列表，如 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]。通过 zip(*batch)，将这些子列表中对应位置的元素打包成元组，例如 (1, 4, 7)、(2, 5, 8)、(3, 6, 9)。首先初始化，这里并没有传入参数，但会创建一个空的双向队列 self.buffer。（2）函数注解中使用 -> None 表示该函数的返回值类型为 None，即函数不返回任何有意义的值，类似于在函数体中显式地使用 return None。
一切皆是映射：解析经验回放的原理与代码实现
AI天才研究院
06-28 1084
一切皆是映射：解析经验回放的原理与代码实现 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：经验回放,强化学习,记忆库管理,数据增殖,端到端训练 1.背景介绍
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