深度强化学习笔记之PPO算法理解(1)😊
科技 2025-03-05 04:38:42
导读 最近在学习深度强化学习领域的一些经典算法，今天想跟大家分享一下我对PPO（Proximal Policy Optimization）算法的理解和一些心得。🚀PPO
最近在学习深度强化学习领域的一些经典算法，今天想跟大家分享一下我对PPO（Proximal Policy Optimization）算法的理解和一些心得。🚀
PPO是一种用于解决连续动作空间问题的策略梯度方法，它旨在通过限制策略更新的幅度来保持稳定性。🔍 这种方法避免了之前一些算法中常见的训练不稳定问题，如TRPO（Trust Region Policy Optimization）。📊
PPO的核心思想是在更新策略时引入了一个新的约束条件，即新旧策略之间的KL散度（Kullback-Leibler Divergence）必须小于一个阈值。这样一来，就能有效地平衡探索与利用，同时确保算法的稳定性和性能。🔄
此外，PPO还采用了两种策略：一种是通过剪辑目标函数来限制策略更新幅度，另一种是使用多个小批量数据进行迭代优化，这都有助于提高训练效率。💪
总之，PPO算法在保持高效性的同时，也保证了算法的稳定性和鲁棒性，因此成为了当前强化学习领域中非常受欢迎的一种算法。🌟
希望这篇笔记能帮助大家更好地理解和应用PPO算法，让我们一起加油，继续深入研究这个激动人心的领域吧！💪📚
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