如何理解PPO算法的核心操作clip

最新推荐文章于 2025-05-13 22:14:24 发布
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分类专栏： 强化学习 文章标签： 强化学习 PPO
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本文介绍了PPO算法如何通过clip操作来解决策略梯度算法在更新过程中可能出现的剧烈波动问题。通过分析LCLIP(θ)和策略比例rt(θ)的关系，阐述了clip如何限制好动作和差动作的过度更新，以保持策略的稳定性。

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传统的策略梯度算法以下式作为策略网络的损失：
g^=E^t[∇θlog⁡πθ(at∣st)A^t]\hat{g}=\hat{\mathbb{E}}_{t}\left[\nabla_{\theta} \log \pi_{\theta}\left(a_{t} \mid s_{t}\right) \hat{A}_{t}\right]g

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强化学习是机器学习的一个重要分支,在许多领域都有广泛的应用,如游戏、机器人、自然语言处理等。其中,基于策略梯度的强化学习算法是一类非常重要的算法,如REINFORCE、Actor-Critic、PPO等。这些算法通过优化策略函数来最大化累积奖赏,从而学习出最优的行为策略。在强化学习算法中,PPO(Proximal Policy Optimization)算法是近年来最流行和有影响力的算法之一。
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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。
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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。
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Policy Gradient算法存在两个问题，一是蒙特卡罗只能回合更新，二是on-policy采集的数据只能使用一次。 对于第一个更新慢的问题，改用时序差分方法，引入critic网络估计V值，就能实现单步更新。 对于第二个数据利用率低的问题，引入重要性采样，就能用一个不同于当前策略的固定策略去采样很多的数据并反复利用。 总的来说，PPO(Proximal Policy Optimization)就是采用Actor-Critic架构和重要性采样对PG进行改进的算法，也是OpenAI默认的强化学习算法。
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PPO 的基础版本（PPO-Penalty 和 PPO-Clip）各有优劣，PPO-Clip 因其简单高效更常用。而基于 PPO 的变体则针对不同场景和问题进行了优化，比如稀疏奖励（PPO-ICM）、高维动作空间（PPO-CMA）或样本效率（PPO-SIL）。PPO-Clip 以其简单性和有效性而著称，而PPO-Penalty则试图更直接地控制策略更新的大小。除了 PPO-Penalty 和 PPO-Clip，还有许多基于 PPO 的改良版本，它们在不同任务中表现更优。旧策略的相对熵（KL散度）。
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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算法的特点是可以进行多次的小批量更新，而不是像标准的策略梯度方法那样每个数据样本只进行一次梯度更新12。PPO算法有两种主要的变体：PPO-Penalty和PPO-Clip。
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原文：你会PPO算法吗？那这些问题你知道答案吗？
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于是希望你增加，但是别太狠，就给你增加的量上设个限制，最多上涨一点，就有了负A时重采样比例<1-ε的说法，这样就能继续让这个action提供大比例的负A，打压目标函数R，R就会持续地缩小该action的概率。clip选择截断到1+ε，这等于是人为地增大了RL训练后的策略选中该action的概率(这就是说它等于KL散度的原因)，也等于减小了目标函数R的值，反向凸显了其他采样里导致负A的action，彼消，此就涨，就能让RL后的策略选择正确action的概率回上来。对于A<0且重采样比例>1+ε呢？
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PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种用于强化学习的优化算法，旨在解决策略优化问题。通过在每次更新时对策略进行近似优化，以提高采样效率和稳定性。 KL penalty和Clip是PPO算法中两种常用的策略更新方法，用于限制策略更新的幅度，以避免过大的策略变动。 KL penalty（KL惩罚）方法通过引入一个KL散度的惩罚项来限制策略更新的幅度。具体来说，它会计算当前策略与旧策略之间的KL散度，并将其作为惩罚项添加到目标函数中。这样可以确保新策略与旧策略之间的差异不会过大。 Clip方法则是通过对策略更新的幅度进行裁剪来限制其变动范围。具体来说，它会计算当前策略相对于旧策略的比例，并将其限制在一个预先设定的范围内。这样可以确保策略更新不会超出一定的界限。 两种方法各有优劣。KL penalty方法可以更好地控制策略更新的幅度，但可能会导致训练过程不稳定。而Clip方法则相对更稳定，但可能会限制策略的变动能力。
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