最近在复现PPO跑MiniGrid，记录一下…这里跑的环境是Empty-5x5和8x8，都是简单环境，主要验证PPO实现是否正确。01ProximalpolicyOptimization（PPO）（参考：知乎|ProximalPolicyOptimization(PPO)算法理解：从策略梯度开始）首先，策略梯度方法的梯度形式是\[\nabla_\theta

PrefPPO首次（？）出现在PEBBLE，作为pebble的一个baseline，是用PPO复现Christianoetal.(2017)的PbRL算法。Forevaluation,wecomparetoChristianoetal.(2017),whichisthecurrentstate-of-the-artapproachusingthesametypeoffeedback.Theprimarydif

RLGF是一个通用的训练框架，适用于无人机的深度强化学习任务。该框架集成了多种主流的深度强化学习算法，包括SAC（SoftActor-Critic）、DQN（DeepQ-Network）、DDQN（DoubleDeepQ-Network）、PPO（ProximalPolicyOptimization）、DuelingDQN（决斗深度Q网络）以及DDPG（DeepDeterministicPo

目录1.引言2.PPO算法的背景3.PPO算法的核心思想4.PPO算法的实现步骤 4.1PPO代码实现 4.2代码说明5.为什么PPO效果如此出色？ 5.1PPO的优势函数与GAE 5.2PPO的变体：PPO-Clip和PPO-KL6.PPO算法的应用场景7.总结1.引言        在强化学习领域，PPO（P

DiffusionPolicy:VisuomotorPolicyLearningviaActionDiffusionChengChi,ZhenjiaXu,SiyuanFeng,EricCousineau,YilunDu,BenjaminBurchfiel,RussTedrake,ShuranSong原论文链接投在了IJRR上点击：原作者论文思路讲解1.PPO背景引入这里简要交代PPO的算法

深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）结合了深度学习和强化学习的优点，能够处理具有高维状态和动作空间的复杂任务。它的核心思想是利用深度神经网络来逼近强化学习中的策略函数和价值函数，从而提高学习能力和决策效率。一、关键算法分类1.1深度Q网络（DeepQ-Networ

目录强化学习基本框架OnPolicyAlgorithm类PPO强化学习基本框架OnPolicyAlgorithm类OnPolicyAlgorithm类，是稳定基线3(StableBaselines3)中所有策略梯度(On-Policy)强化学习算法的基类，例如A2C和PPO。主要功能：初始化和设置:初始化算法的参数，包括策略网络、环境、学

因为论文需要使用ppo算法。现在算法能跑通了，图看着有点像收敛，所以就想着使用GPU加速，好方便调参，谁知道一搜深度强化学习如何使用GPU加速，居然一条帖子都没有。所以在此记录下如何使用GPU给PPO算法加速。我的环境是基于pytorch的，已经安装好支持GPU版本pytorch了，如果还不了解支持GPU

PPO的基本思想策略优化：PPO直接优化策略，通过限制更新幅度来保证训练稳定性。Clip方法：PPO引入了clip方法限制策略更新的幅度，避免策略过大更新导致的不稳定。优势估计：使用优势函数来评估当前策略相对于某个基准策略的提升。详细的训练过程初始化：初始化策略网络（Actor）和价值网

请详述ppo和dpo的区别和优劣AnswerPPO(ProximalPolicyOptimization)和DPO(DirectPreferenceOptimization)是两种用于大型语言模型对齐的算法，它们有以下主要区别和各自的优缺点：主要区别：训练流程：PPO采用多阶段训练：先训练奖励模型，再使用强化学习优化策略。DPO将

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

 其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，actionmodel和refmodel产生的action其实分布的差距并不太大 importgymimporttorchimp

 这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，但是模型是actorcritic架构，on-policy转换成o

本文分享自华为云社区《MindSpore强化学习：使用PPO配合环境HalfCheetah-v2进行训练》，作者：irrational。半猎豹（HalfCheetah）是一个基于MuJoCo的强化学习环境，由P.Wawrzyński在“ACat-LikeRobotReal-TimeLearningtoRun”中提出。这个环境中的半猎豹是一个由9个链接和8个关节

各算法在不同环境中的表现：来自天寿基准测试https://tianshou.org/en/stable/01_tutorials/06_benchmark.html1.HalfCheetah-v3SAC>DDPG>TD3>PPO>TRPO>NPG>ACKTR>A2C>REINFORCE2.蚂蚁v3SAC>TD3>A2C>PPO>

上一篇文章我们已经搞定了如何搭建一个可以运行强化学习的python环境，现在我们就跑一下代码，这里我对代码加上一些个人理解，方便基础差一些的朋友进行理解和学习。我在这段时间对强化学习进行了学习，所以知识和代码基本来自这本：磨菇书一、定义模型importtorch.nnasnnimport

Content建立动作和观测的数据结构创建环境根据观测、动作、环境step和reset函数创建环境测试环境是否符合要求网络创建Critic网络设置Critic网络训练参数Actor网络设置Actor网络训练参数创建智能体设置训练参数开始训练MATLAB强化学习step函数

Helpful?Honest?Harmless?MakesureAIresponseinthose3ways.Ifnot,weneedRLHFisreducethetoxicityoftheLLM.Reinforcementlearning:isatypeofmachinelearninginwhichanagentlearnstomakedecisionsrelatedtoaspecificgoalbytakin

一、PPO算法                 二、PPO代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.distributionsimportCategoricalimportgymnasiumasgymdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()els

一、PPO连续importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.distributionsimportMultivariateNormalimportgymimportnumpyasnpdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")classMemory:def__init__(self)

    1 11  11 1 1    1 11 1   11 11   1在使用PPO（ProximalPolicyOptimization）算法进行模型评估时，可能会出现相同模型但评估结果不同的情况。这种情况可能是由以下几个原因导致的：1.数据集不同：如果使用

 1 11  1  11 {"action_space":[{"steering_angle":25.0,"speed":1.3,"index":0},{"steering_angle":10.0,"speed":1.3,"index"

    1  1  1 1 1  1  11  111  1  1 1  1 1 1  1 1 1    1 11  1  1 1  11 1 1  11  111  ppo1 1 1 11 1

PPO算法算法是一类典型的算法，既适用于连续动作空间，也适用于离散动作空间。算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，由的研究人员等人在年提出。算法的主要思想是通过在策略梯度的优化过程中引入一个重要性权重来限制策略更新的幅度，从而提高算法的稳定性和收敛性。算法