PPO是一种基于策略梯度的强化学习算法，提出的核心思想是 限制更新幅度，避免大规模的策略更新导致训练不稳定。 PPO通过使用 剪切（Clipping）和价值函数基准 的技巧，保证策略更新时的平滑性和稳定性。 剪切目标函数：PPO使用一个带有剪切项的目标函数来限制每一步策略更新的幅度，确保新策略不会偏离旧策略太远。

而如果我们想让一个batch的经验值被重复使用ppo_epochs次，等价于我们想要Actor在这个过程中，模拟和环境交互ppo_epochs次。 举个例子： 如果1个batch的经验值只使用1次，那么在本次更新完后，Actor就吃新的batch，正常和环境交互，产出新的经验值

2024年12月9日 · 一般ppo里面的优势函数a使用的是gae的算法，也就是下面的a。 ppo算法的流程图伪代码： 上面的是ppo算法，下面的是ppo2算法： 1.1 总结. 我们这里简要的总结一下： 这是最早的trpo算法的loss： 这是ppo的loss： 这是ppo2的loss：

2024年7月26日 · PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。 PPO 算法的目标是在 与 环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函数，从而改进策略。

2024年1月3日 · 近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）：PPO是目前最流行且高效的强化学习算法之一。 它通过限制 策略 更新的幅度来避免性能的大幅波动，从而防止训练过程中的不稳定性。

2025年3月13日 · ppo算法是一种近似策略优化算法，旨在通过最大化目标函数的同时，保持对策略更新的限制，以确保策略的稳定性和收敛性。ppo算法通过引入一个剪切项来限制策略更新的幅度，从而避免过大的策略变动。这个剪切项通常使用一种叫做“重要性采样比例”的方法 ...

1. PPO（Proximal Policy Optimization） 1.1 PPO 原理. PPO 是 OpenAI 提出的强化学习算法，属于基于策略梯度（Policy Gradient）的强化学习方法，采用 Actor-Critic 结构 ，结合策略梯度和价值函数估计进行训练。PPO 的核心思想是在策略更新时对变化幅度进行约束，以提高训练稳定 ...

2023年12月6日 · PPO（Proximal Policy Optimization） 就是在Policy Gradient的基础上，变为off-policy的方法以增加数据利用率，加入重要性采样；加入额外的一个约束条件（constraint）： KL散度 （KL Divergence）。 在公式中表示的是 \theta 与 \theta^\prime 之间的KL散度，但实际上这个KL散度要求解的距离是参数分别为 \theta 和 \theta^\prime 的策略 \pi 之间的距离，即 KL (\pi_\theta,\pi_ {\theta^\prime}) 。 实际上我也觉得可以这么写...

2023年1月2日 · PPO 算法有两个主要的变种：近端策略优化惩罚（PPO-penalty）和近端策略优化裁剪（PPO-clip）。 PPO1 是近端策略优化惩罚（PPO-penalty），在 PPO 的论文里面还有一个自适应KL散度（adaptive KL divergence）。这里会遇到一个问题就，即β 要设置为多少？

2025年1月21日 · OpenAI 在大多数任务中使用的强化学习算法都是近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）。 近端策略优化可以根据奖励模型获得的反馈优化模型，通过不断的迭代，让模型探索和发现更符合人类偏好的回复策略。