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PPO 通过限制策略更新的步长，平衡了策略改进的稳定性和训练效率，广泛应用于连续和离散控制任务。PPO 作为强化学习领域的重要算法，在策略优化的稳定性和效率上表现优秀。本文深入探讨了 PPO 的核心概念，包括策略网络、价值网络、优势估计及损失函数计算，并与 DQN 进行了对比。PPO 适用于需要稳定更新策略的复杂控制任务，而 DQN 则更适用于离散动作环境。在 PPO 中，策略网络输出的是动作的概率分布，而非单一动作。进行策略更新，约束策略的变化范围，防止剧烈更新导致训练不稳定。

在 M2 芯片上使用 PyTorch，可以有效利用 Metal 后端进行 GPU 加速。通过适当的安装和代码配置，你可以在 MacBook 上高效地进行深度学习训练和模型开发。

和 都是 PyTorch 中定义和管理计算图的核心组件，但它们有不同的用途和设计目标。以下是它们之间的主要区别： 是 PyTorch 中最常用的类，用于构建神经网络层和模型。它提供了对神经网络模型的结构化定义，包括前向传播（）和参数管理（如权重和偏置的保存与更新）。网络结构定义： 是定义整个神经网络的基础类。你可以通过继承这个类来构建自己的网络。它可以包含多个层（例如卷积层、全连接层、激活函数等），并组织这些层的组合。自动管理参数： 会自动跟踪其子模块的参数（例如卷积核、全连接层的权重和偏置），并且在优化