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8.6 PPO利用重要性采样和代理函数的裁剪
二向箔不会思考
2023-01-13 03:36:47
课时名称
课时知识点
8.6 PPO利用重要性采样和代理函数的裁剪
详细介绍PPO算法总的重要技巧,使用重要性采样,增加样本利用率
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EasyR1 强化学习训练详细分析
PPO
核心思想 目标
函数
: L^CLIP(θ) = E_t[min(r_t(θ)A_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε)A_t)] 其中: - r_t(θ) = π_θ(a_t|s_t) / π_θ_old(a_t|s_t) #
重要性采样
比率 - A_t: 优势
函数
- ε:
裁剪
范围 (clip_ratio...
6、D3PG:用于机器人连续控制的高效算法
D3PG是一种面向机器人连续控制的高效多
代理
深度强化学习算法。该算法通过将机器人按物理结构分解为多个
代理
,降低高维状态...此外,算法具备良好的可解释性,能分析各关节
代理
在不同运动阶段的重要性。未来工作将聚焦于
强化学习从基础到进阶–案例与实践[8]:近端策略优化(proximal policy optimization,
PPO
)算法
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动态任务分配 × 智能调度实战:基于强化学习的 Agent 优化全流程解析
文章系统拆解任务调度问题的状态建模、动作空间设计、奖励
函数
构建、调度策略学习机制,并对比 Q-Learning 与
PPO
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Python 深度强化学习教程(三)
接下来,我们讨论了使用蒙特卡罗和时间差分方法的无模型设置。然后,我们使用
函数
近似将分析扩展到大的或连续的状态空间。特别是,我们将 DQN 及其许多变体视为政策学习的途径。所有这些方法的核心思想是首先了解...
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