8.1 策略梯度方法：从REINFORCE到PPO算法

最新推荐文章于 2025-12-04 23:33:43 发布
最新推荐文章于 2025-12-04 23:33:43 发布
阅读量166 收藏
点赞数 6
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： AI算法进阶训练营 文章标签： 算法 人工智能 神经网络 机器学习 AI
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yonggeit/article/details/155234072

8.1 策略梯度方法：从REINFORCE到PPO算法

在前面的章节中，我们学习了基于价值的强化学习方法，如Q-Learning和DQN。这些方法通过估计状态或状态-动作的价值来学习最优策略。今天，我们将探索另一种重要的强化学习范式——策略梯度方法。

策略梯度方法概述

策略梯度方法直接参数化策略函数π(a|s;θ)，并通过梯度上升来优化策略参数θ，以最大化期望回报。与基于价值的方法相比，策略梯度方法具有以下优势：

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
13、随机学习与策略梯度优化：从REINFORCE到AC算法
xk7n92h3p5m的博客
10-26 14
本文深入探讨了从REINFORCE到AC算法的策略梯度优化方法，介绍了如何通过引入基线和引导技术提升算法性能。文章详细解析了AC算法的实现机制及其在连续控制任务中的应用，并进一步引出更先进的TRPO和PPO算法，阐述其原理、优势与实践技巧。结合Roboschool环境的应用示例，展示了这些算法在复杂任务中的有效性，为后续研究提供了坚实基础。
18、深度强化学习：从Q学习到策略梯度方法
quiet的专栏
06-25 34
本文介绍了深度强化学习中的核心方法，从传统的Q学习过渡到基于策略的优化方法。文章首先展示了如何使用RLlib进行高效的分布式训练，并探讨了基于策略的方法在连续动作空间和随机策略学习中的优势。随后详细推导了原始策略梯度方法及其高方差问题，并提出了减少方差的技术，如未来奖励（reward-to-go）估计。进一步介绍了Actor-Critic方法、信任区域方法（如TRPO和PPO）以及离策略方法（如DDPG和SAC），并比较了不同算法的适用场景与优缺点。最后提供了在实际应用中选择合适策略梯度方法的建议。
第19篇：策略梯度方法：从REINFORCE到Actor-Critic
to do , to be .
09-11 1196
本文系统讲解策略梯度方法及其衍生算法。首先分析值函数方法的局限性，提出直接优化策略的优势。重点解析策略梯度定理及REINFORCE算法，并介绍基线减方差技巧。详细讲解Actor-Critic架构及其变种A2C和A3C的实现原理。最后通过PyTorch实战，演示A2C算法在Pendulum-v1连续控制任务中的应用，包括网络设计、优势函数计算和训练过程。文章还总结了学习建议，并预告后续将探讨PPO、SAC等高级算法。策略梯度方法能有效处理连续动作空间，支持随机策略，是深度强化学习的重要技术。
PPO算法的学习路线图：从入门到精通
AI天才研究院
08-19 1153
PPO算法的学习路线图：从入门到精通 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 1.1.1 强化学习的定义与特点
TensorFlow强化学习实战：从DQN到PPO的完整实现
AI天才研究院
05-06 1185
本文旨在为读者提供从理论到实践的强化学习完整指南，特别关注如何使用TensorFlow框架实现两种最具代表性的强化学习算法：DQN和PPO。强化学习的基本原理和关键概念DQN算法的理论基础和实现细节PPO算法的数学原理和实现技巧使用TensorFlow构建强化学习模型的完整流程实际应用案例和性能优化策略首先介绍强化学习的核心概念和TensorFlow的基本用法然后深入讲解DQN算法及其TensorFlow实现接着探讨更高级的PPO算法及其实现细节。
18、策略梯度方法全面解析
yellow的专栏
08-06 38
本文全面解析了策略梯度方法在强化学习中的应用，涵盖了从基础的REINFORCE算法到高级的PPO、TRPO和ACKTR等多种优化算法。文章详细介绍了每种方法的核心思想、数学公式和伪代码实现，并对它们的优缺点及适用场景进行了对比分析。此外，还提供了相关代码示例，帮助读者快速上手实践。
大语言模型原理与工程实践：策略梯度方法
AI天才研究院
06-30 405
大语言模型原理与工程实践：策略梯度方法 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming / TextGenWebUILLM 大语言模型原理与工程实践：策略梯度方法
18、近端策略优化（PPO）算法详解
jwt8token的博客
09-14 41
本文详细介绍了近端策略优化（PPO）算法，涵盖其两种主要变体：基于自适应KL惩罚和基于裁剪代理目标的PPO。文章对比了不同策略梯度目标函数，阐述了PPO算法的优势、局限性及应用场景，并提供了在SLM Lab中实现PPO的代码示例与配置说明。通过Atari Pong案例展示了PPO的实际训练过程，最后总结了PPO的未来发展趋势与整体流程。
前沿领域：PPO、GRPO、DAPO促进RL算法创新
AI天才研究院
06-29 938
强化学习作为机器学习的重要分支，近年来在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域取得了突破性进展。然而，传统的策略梯度方法面临着样本效率低、训练不稳定等挑战。本文旨在深入分析三种新兴的RL算法——PPO、GRPO和DAPO，揭示它们如何通过创新的策略优化机制解决这些挑战。本文首先介绍三种算法的理论基础和核心概念，然后深入分析它们的数学原理和实现细节。接着通过实际代码示例展示如何实现这些算法，并讨论它们的应用场景和性能特点。最后，我们展望这些算法的未来发展方向。强化学习(RL)
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
im_AMBER的博客
12-04 718
你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
欧几里得距离算法-相似度
weixin_45609702的博客
12-04 145
本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
11-30 162
注意到：灯泡状态周期是6。
2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）
qq_73044452的博客
12-01 287
摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。
【剑斩OFFER】算法的暴力美学——数青蛙
就业知识博客
12-04 222
力扣1419题：数青蛙
[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]
2401_83386596的博客
12-03 607
两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。
强化学习[page13]【chapter7】时序差分方法算法介绍
4AM_明朝百晓生
12-01 517
其次，式(7.1)中的TD算法仅能估计给定策略的状态值。尽管如此，本节介绍的TD算法非常基础，对理解本章其他算法至关重要。例如，本章介绍的所有算法都属于时序差分学习的范畴。为简洁起见，式(7.2)常被省略，但必须意识到若缺少该式，算法在数学上将不完整。TD 方法的一个特点是，它在每个时间步更新其值估计，而 MC 方法则要等到回合结束才更新。TD学习的核心思想是基于新获得的信息来修正当前对状态值的估计。因此，TD误差不仅反映两个时间步之间的差异，更重要的是反映了估计值。反映了时间步t与t+1之间的差异。
红包分配算法的严格数学理论与完整实现
12-03 643
红包分配问题可以严格定义为： 定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质 定义随机变量 XiX_iXi​ 表示第 iii 个人获
xtuoj Balls
最新发布
2403_87130085的博客
12-04 218
对每个操作（交换第x和x-1Swapa[x]a[x-1]xx-1a[x-1]a[x]la。
基于A*算法和概率路图的三维路径规划方法研究与Matlab实现
Dev7z的博客
12-01 349
随着机器人技术的迅猛发展，路径规划作为机器人自主导航中的核心问题之一，已经引起了广泛的研究关注。传统的二维路径规划方法在许多实际应用中已不再适用，尤其是在复杂的三维环境中，路径规划面临着更多的挑战，如地形复杂性、障碍物多样性以及路径的优化等问题。因此，三维路径规划方法成为了当前研究的热点。
理解与实现策略梯度：REINFORCE算法解析
"这篇资源主要介绍了强化学习中的策略梯度算法，特别是REINFORCE方法，以及如何通过神经网络实现策略的表示和优化。" 在强化学习中，REINFORCE算法是一种策略梯度方法，它直接优化策略函数，适用于解决那些基于价值...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

少林码僧

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值