基于PPO梯度优化、AC框架的强化学习——离散动作怎么用

原创 已于 2022-03-21 20:38:31 修改 · 4k 阅读 · 7 ·
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#pytorch #迁移学习

于 2022-03-21 20:34:13 首次发布
本文详细介绍了Proximal Policy Optimization (PPO)算法的工作原理，包括如何从on-policy转化为off-policy，KL散度的应用及其在似然函数中的调整，以及两种实现方式的对比。通过月球登陆器案例，一步步揭示了PPO在强化学习中的高效训练策略。

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 2⚠️ OPP 算法实现月球登陆器 (PyTorch 版)_我是小白呀的博客-优快云博客

PPO算法原理简介

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：

那么为了提升我们的训练速度，让采样到的数据可以重复使用，我们可以将on-policy的方式转换为off-policy的方式。即我们的训练数据通过另一个Actor（对应的网络参数为θ'得到。这要怎么做呢？通过下面的思路：

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01 强化学习——策略梯度法(Policy Gradient PG)（离散动作）
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一、来源和定位 1.1 PG算法在强化学习方法中的定位 策略梯度是基于策略搜索方法中最基础的方法，要理解AC，DDPG需要先学习策略梯度。 1.2 策略梯度直观理解 策略梯度是将智能体的策略转换成参数的非线性函数，通过寻优参数找到函数的最值，从而使回报值最大。如下图所示，假设有三条路径（每一条路径理解为一个策略）回报分别为1,3，-1.最直观的做法是尽量选择第二条路径，即增加该策略的概率，使最终的回报最大。 二、问题数学表示 主要思想是使最终的回报最大，即一个完成的交互episode（从
深度强化学习 Actor-Critic演员评论家 PPO
软件工程小施同学 的专栏
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Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员(Actor)和评价家(Critic)。其中Actor使用的是策略函数，负责生成动作(Action)并和环境交互。而Critic使用的是价值函数，负责评估Actor的表现，并指导Actor下一阶段的动作。import gymimport sys"""策略函数逼近""""""值函数逼近器""""""Actor Critic 算法.通过策略梯度优化策略函数逼近器参数:env: OpenAI环境.
强化学习（实践）：REINFORCE，AC，TRPPO，PPO
燕双嘤
04-21 4912
基于策略的方法：策略梯度和AC算法。这些算法虽然简单、直观，但在实际应用过程中会遇到训练不稳定的情况。基于策略的方法中参数化智能体策略，并设计衡量策略好坏的目标函数，通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数，使得策略最优。
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在强化学习中目标函数为奖励最大值的期望，θ为需要更新的权重，为什么不直接用最大值，而用最大值的期望呢，简单理解，这样做泛化效果更好，进一步可以理解为，同样的权重但是无法保证同样的action，更无法保证同样的奖励（这就类似于，一个人让他重走一遍人生，即便所有的权重（人生大小事的选择相同）他的结果可能不一样）。，所以认为前一个和自己最像，再用前一个的θ得到的数据，训练当前θ，就是说用θ1的训练数据训练θ2，θ2保存在θ中，再用θ2的训练数据训练θ3，再将θ3替代原θ2保存在θ中，一直跌倒到最后。
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