PPO系列3 - PPO原理

On Policy:

采集数据的模型,和训练的模型,是同一个。缺点:慢,生成一批样本数据,训练一次,又要重新生成下一批。

Off Policy:

采集数据的模型,和训练的模型,不是同一个。有点:快,生成一批样本数据,可以供训练多次。

例子:

On Policy: 小明上课玩手机,老师批评了小明,小明做了改正不玩手机了。行为是小明产生的,改正也是小明做的,所以是On Policy。

Off Policy: 小明上课玩手机,老师批评了小明,和小明同样喜欢上课玩儿手机的小王,看到小明因为这个被批评后,做了改正不玩手机了。行为是小明产生的,改正是小王做的,所以是Off Policy。

重要性采样

从最开始的x服从p分布,转化到x服从q分布。

把重要性采样,用在GAE强化学习上:

以上就是PPO的梯度。

以下就是PPO的损失函数:

在参考模型上进行采样,并且A里的状态价值V也是用参考模型的。

训练模型和参考模型,不能偏差过大

例子:如果小王是成绩好的学生,那么,差生小明因为考试经常交白卷被老师批评,这件事被小王看到,则对小王影响不大,小王没啥要改正的地方。只有当小王也是差生也有时会交白卷,此事才对小王有警示作用,促其改正。

加约束,有2种方式:

第1个是把KL散度加到loss里。(2个分布完全相等时,KL散度为0;差异越大,KL散度越大)

第2个是加约束,P比值,不能超出一个范围。

相关推荐
火星机器人life19 小时前
从“会动”到“会学”:移动机器人学习型运动规划与控制全景综述
强化学习·运动规划·具身智能·机器人控制
lucas_AI2 天前
GAD-RL:OCR 模型总爱替图片『改错别字』?给蒸馏装一个看学生脸色的开关
强化学习
MoRanzhi12032 天前
第5篇(上)· 使用 PyQt5 实现 2048 算法求解版:五类搜索算法内核
python·启发式算法·强化学习·搜索算法·蒙特卡洛树搜索·2048游戏·expectimax
lucas_AI5 天前
P2TPO:整页文档解析只看总分是笔糊涂账——把功过算到每个 token 头上
强化学习
维度攻城狮8 天前
最基础的REINFORCE:小车倒立摆
强化学习·reinforce·小车倒立摆
盼小辉丶8 天前
PyTorch强化学习实战(29)——深入解析强化学习中的探索策略
pytorch·深度学习·强化学习
AliCloudROS9 天前
5~7 分钟跑通第一个 Agentic RL 训练:我们把 verl 全链路做成了计算巢一键服务
深度学习·强化学习
猫先生Mr.Mao9 天前
具身智能之Dex-One2Many详解:一条人类视频如何变成多种灵巧手行为
机器人·强化学习·论文解读·具身智能·灵巧手
liferecords10 天前
PolyOCR-Venus:蚂蚁把 OCR 从『抄写员』练成『视觉智能体』,教师蒸馏还会自己下岗
大模型·ocr·强化学习·多模态
zh路西法10 天前
【离策略强化学习】DDPG、TD3 与 SAC:核心公式推导与源码解析
python·强化学习·ddpg·td3·sb3·off-policy·sac