大模型RLHF：PPO原理与源码解读原文链接：图解大模型RLHF系列之：人人都能看懂的PPO原理与源码解读本文直接从一个RLHF开源项目源码入手（deepspeed-chat），根据源码的实现细节，给出尽可能丰富的训练流程图，并对所有的公式给出直观的解释。希望可以帮助大家更具象地感受RLHF的训练流程。关

 importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportpygameimportsys#定义Actor网络classActor(nn.Module):def__init__(self):super(Actor,self).__init__()self.fc=nn.Sequential(nn.Linea

伪代码：在ifdone的时候，在环境中已经跑了一个trajectory了，利用当前的trajectory和专家的demo求一下reward（文章中用的是optimaltransport的几种方法）否则，就继续在observation的基础上利用actor学到的策略sample出action，并用list记录下当前的\((o_t,a_t,r_

DDPGDeepDeterministicPolicyGradient，基于actor-critic模型提出了一个有效的valuebased连续型空间的RL算法，引入了一些帮助训练稳定的技术。基础：DQN,Batchnormm,Discretize,微积分backgroundDQN改进的推广Policybased方法（TRPO）已经在actionspace取得突破传统disc

适用于连续动作空间的强化学习算法通常被称为Actor-Critic算法。以下是一些主要的适用于连续动作空间的强化学习算法：DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG):DDPG是一种基于Actor-Critic框架的算法，它结合了确定性策略梯度（DeterministicPolicyGradient）和深度神经网络来解

主要记录一下自己仔细学习RL时的感悟。记录一下防止遗忘Q-learning和DQN都是基于值函数的（如\(V\)和\(Q\)函数），而策略梯度（policygradient）则是基于策略的。后者显式的训练一个策略，对这个策略使用梯度下降等方法。actor-critic本质上是对policygradient的改进。核心

DQN系列算法对连续空间分布的action心有余而力不足，而PolicyGradient系列的算法能够有效的预测连续的动作。在此基础上DPG和DDPG算法被提了出来，并且能够有效地处理连续动作问题。Paper：DPG:DeterministicpolicygradientalgorithmsDDPG:ContinuousControlwithDeepReinforce

好了终于到这里了，强化学习这个小山坡我算是终于到了最上面，但是还有更高的山峰让我去远眺，现在也只是敲开了我科研之路的大门，而演员评论家就是我要去学习的第一个前沿算法，先通俗点讲，就是有个演员，他就是演戏，会有一个经纪人，根据观众们的反馈以及票房数据（环境reward），给他打分，演员再根据

【PPO算法介绍】PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项会惩罚

ETF2100/5910IntroductoryEconometricsAssignment1,Semester2,2023IMPORTANTNOTES:TypeyouranswersusingMicrosoftWordorwriteyouranswersCLEARLY.YoumustsubmitaPDFfiletoMoodle.Otherfileformatsarenotaccepted.Namethefileasfollows:

在强化学习中，PPO（ProximalPolicyOptimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。虽然奖励模型（RewardModel）可以提供每个状态或状态动作

最近在看连续控制问题，看到了一个Actor-Critic算法中手动扩展features和设置linearbaseline的方法，这些方法源自论文：《BenchmarkingDeepReinforcementLearningforContinuousControl》。  对于低维的features我们可以手动扩展：  代码实现：returntorch.cat([observations,ob

强化学习基础篇[3]：DQN、Actor-Critic详细讲解1.DQN详解1.1DQN网络概述及其创新点在之前的内容中，我们讲解了Q-learning和Sarsa算法。在这两个算法中，需要用一个Q表格来记录不同状态动作对应的价值，即一个大小为$[状态个数，动作个数]$的二维数组。在一些简单的强化学习环境中，比如

综上，PPO算法是一种具体的Actor-Critic算法实现，比如在对话机器人中，输入的prompt是state，输出的response是action，想要得到的策略就是怎么从prompt生成action能够得到最大的reward，也就是拟合人类的偏好。具体实现时，可以按如下两大步骤实现首先定义4个模型：Actor(action_logits)、SFT(s

论文宗旨：由于PER是以TD-error成正比的非均匀概率进行抽样的，但是在AC算法中即连续动作空间中，会表现出低效果。分析结果是：Actor不能有效的从highTD-error的transition中学习，Q网络下近似的policygradient会偏离最优Q下的真实梯度。提出修正方法：Actor从lowTD-error的transiti

在本文中，我们将介绍在Reacher环境中训练智能代理控制双关节机械臂，这是一种使用UnityML-Agents工具包开发的基于Unity的模拟程序。我们的目标是高精度的到达目标位置，所以这里我们可以使用专为连续状态和动作空间设计的最先进的DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)

A2C算法是一种强化学习算法，全称为AdvantageActor-Critic算法。它结合了演员评论算法和优势函数，用于学习策略以最大化预期奖励。在A2C算法中，有两个神经网络：一个用于演员，一个

通过互相帮助促进多智能体强化学习中的合作总结该篇文章主要是提出了一个新的多智能体强化学习算法，目的是为了提高合作程度和总社会奖励。具体实现基于传统Actor-Critic

Actor（策略网络）和Critic（价值网络）Actor要做的是与环境交互，并在Critic价值函数的指导下用策略梯度学习一个更好的策略。Critic要做的是通过Actor与环境交互收集的数

深度强化学习之COMA作者：Xingzhe.AI来自：行者AI引言在多Agent的强化学习算法中，前面我们讲了QMIX，其实VDN是QMIX的一个特例，当求导都为1的时候，QMIX就变成了VDN。QTRAN也是一