强化学习之PPO算法

最新推荐文章于 2025-09-28 17:21:40 发布
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#强化学习

博客聚焦于强化学习领域，主要介绍了PPO算法，该算法是强化学习中的重要内容。

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强化学习-PPO算法详解
Rsbstep的博客
04-12 3713
近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）是强化学习中的一种高效策略优化算法，由OpenAI于2017年提出。其核心目标是提升训练稳定性和样本效率，尤其适用于复杂环境下的连续控制任务。
基于Python强化学习PPO算法在中国A股市场的应用（构建投资组合）
06-14
（1）在中国A股市场15只股票上的应用 （2）构建投资组合 （3）每日调仓 （4）绘制收益率曲线 （5）PPO算法
【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 10万+
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...
深入理解强化学习PPO算法（附带pyhton代码）
dc_young的博客
09-25 1212
PPO1算法通过引入KL散度惩罚项来约束策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远。这种方法的主要优点是提供了理论上的稳定性保证，适合对安全性要求高的应用。主要缺点是计算相对复杂，需要计算KL散度并自适应调整惩罚系数，这增加了实现难度和计算开销。PPO2算法通过裁剪机制约束策略更新幅度，在保持训练稳定性的同时实现了高效优化。实现简单，无需复杂约束优化计算高效，适合大规模应用超参数少，易于调参在大多数任务中表现良好PPO2已成为强化学习领域的基准算法。
强化学习--DQN
wangaolong0427的博客
04-18 1537
系列文章目录 强化学习 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习) DQN1.什么是DQN?总结 前言 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 。 一、强化学习是什么？ 强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式
强化学习------PPO算法
niulinbiao的博客
10-27 3万+
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。除此之外，因为在线学习的性质，进行迭代策略时原先的采样数据无法被重复利用，每次迭代都需要重新采样；同样地置信域策略梯度算法虽然利用重要性采样、共轭梯度法求解提升了样本效率、训练速率等，但在处理函数的二阶近似时会面临计算量过大，以及实现过程复杂、兼容性差等缺陷。而PPO算法具备。
PPO 算法
u012374012的专栏
05-06 1682
PPO 是 TRPO 的一种改进算法，它在实现上简化了 TRPO 中的复杂计算，并且它在实验中的性能大多数情况下会比 TRPO 更好，因此目前常被用作一种常用的基准算法。需要注意的是，TRPO 和 PPO 都属于在线策略学习算法，即使优化目标中包含重要性采样的过程，但其只是用到了上一轮策略的数据，而不是过去所有策略的数据。PPO 是 TRPO 的第一作者 John Schulman 从加州大学伯克利分校博士毕业后在 OpenAI 公司研究出来的。
强化学习之PPO算法实战完整代码
10-16
强化学习之PPO算法实战完整代码
李宏毅强化学习ppo算法ppt
04-11
### 强化学习中的PPO算法详解 #### 引言 在深度学习和人工智能领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种重要的方法论，它不仅被广泛应用于游戏、机器人控制等领域，还逐渐渗透到了诸如自动驾驶、推荐...
强化学习—PPO
Tony Wey的博客
09-24 2127
On-policy方法专注于使用当前策略生成数据并进行学习，适合那些需要频繁策略更新的场景，但样本效率较低。Off-policy方法允许智能体使用与当前策略不同的策略生成数据，并能够重用经验库中的数据，因此在样本效率和学习灵活性上表现更好，但可能会引入更多的训练不稳定性。根据具体的应用需求，可以选择使用 On-policy 或 Off-policy 方法，或者在某些情况下结合两者的优势。
深度强化学习 - Proximal Policy Optimization (PPO)
01-30
Proximal Policy Optimization (PPO) default reinforcement learning algorithm at OpenAI Policy Gradient => Add constraint
深度强化学习PPO算法(python)
08-23
基于Tensorflow实现的PPO算法，依赖库：tensorflow-1.4及以上，gym
PPO算法
最新发布
czqjijiboy的博客
09-28 474
PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，通过限制策略更新幅度来平衡训练效果与稳定性。其核心是使用裁剪机制控制新旧策略差异，确保更新不会过猛导致性能下降。PPO在游戏AI、机器人控制及大语言模型RLHF阶段广泛应用，特别适合需要稳定训练的场景。该算法简单易实现，能重复利用数据，在效率和稳定性间取得良好平衡。
强化学习PPO
HSalome的博客
08-01 360
pythom笔记 学习 将字符串变为ASCII码 ord() symbols = ‘$¢£¥€¤’ code = [] for i in symbols: # 这里的i指的是symbols对象的引用 i = $ # print(i) code.append(ord(i)) print(code) 列表推导 symbols = ‘$¢£¥€¤’ codes = [ord(i) for i in symbols] print(codes) symbols = ‘$¢£¥€¤’ beyond_ascii = [
强化学习策略ppo算法
02-23
### Proximal Policy Optimization (PPO) 算法概述 Proximal Policy Optimization（PPO）是一种高效的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中的样本效率低下的问题[^1]。该算法通过引入剪切函数来限制更新步长，从而提高了训练过程的稳定性。 #### PPO 的核心概念 PPO 使用一种称为信任区域的方法来防止政策更新过大而导致性能下降。具体来说，PPO 定义了一个目标函数： \[ L^{CLIP}(\theta) = \hat{\mathbb{E}}_t[\min(r_t(\theta)\hat{A}_t, clip(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon)\hat{A}_t)] \] 其中 \( r_t(\theta)=\frac{\pi_\theta(a_t|s_t)}{\pi_{\theta_{old}}(a_t|s_t)} \)，而 \(\hat{A}\) 是优势估计值。 #### 实现细节 对于实际应用而言，设计合适的神经网络架构至关重要。通常情况下，会采用多层感知器作为基础框架，并针对特定任务调整层数和每层节点数。此外，还需要考虑输入特征的选择以及如何处理连续动作空间等问题[^2]。 ```python import torch.nn as nn class ActorCritic(nn.Module): def __init__(self, state_dim, action_dim, hidden_size=64): super().__init__() self.actor = nn.Sequential( nn.Linear(state_dim, hidden_size), nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, action_dim), nn.Softmax(dim=-1) ) self.critic = nn.Sequential( nn.Linear(state_dim, hidden_size), nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, hidden_size), nn.Tanh(), nn.Linear(hidden_size, 1) ) def forward(self, x): value = self.critic(x) probs = self.actor(x) dist = Categorical(probs) return dist, value ``` 此代码片段展示了构建Actor-Critic模型的一个简单例子，适用于离散动作环境。对于连续控制问题，则需相应修改最后一层激活函数并使用其他分布形式如高斯分布等。
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