Ближайшая оптимизация политики
-
Обзор PPO
- PPO — это алгоритм обучения с подкреплением, разработанный OpenAI.
- Он был разработан для решения проблем, связанных с нестабильностью и эффективностью обучения.
- PPO использует оптимизацию первого порядка для ограничения обновления политики.
-
История и развитие
- PPO является развитием TRPO, который был представлен в 2015 году.
- TRPO столкнулся с проблемами сложности и нестабильности, но PPO их решил.
- PPO был разработан для повышения производительности и эффективности на основе концепции TRPO.
-
Теория
- PPO основан на функции преимущества, которая оценивает относительную ценность действий.
- Функция соотношения используется для оценки расхождения между старой и новой политикой.
- Целевая функция PPO включает ограниченную версию функции преимущества для обеспечения консерватизма.
-
Преимущества
- PPO прост в реализации и эффективен для крупномасштабных задач.
- Он стабилен и не требует сложной настройки гиперпараметров.
- PPO демонстрирует высокую эффективность выборки благодаря использованию суррогатных целей.