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PPO(Proximal Policy Optimization)近端策略优化算法

强化学习可以按照方法学习策略来划分成基于值和基于策略两种。而在深度强化学习领域将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法,通过经验回放池与目标网络成功的将深度学习算法引入了强化学习算法。其中最具代表性分别是Q-Learning与Policy Gradient算法,将Q-Learning算法与深度学习相结合产生了Deep Q Network,而后又出现了将两种方式的优势结合在一起的更为优秀Actor Critic,DPG, DDPG,A3C,TRPO,PPO等算法。而本文所采用的是目前效果较好的近端策略优化算法PPO。 PPO算法思想 PPO算法是一种新型的Policy Gradient算法,Policy Gradient算法对步长十分敏感,但是又难以选择合适的步长,在训练过程中新旧策略的的变化差异如果过大则不利于学习。PPO提出了新的目标函数可以再多个训练步骤实现小批量的更新,解决了Policy Gradient算法中步长难以确定的问题。其实TRPO也是为了解决这个思想但是相比于TRPO算法PPO算法更容易求解。 PolicyGradient回顾 重新回顾一下P...

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