Algoritma Dasar Proksimal Dioptimumkan (PPO)

Pengoptimuman Dasar Proksimal (PPO) ialah algoritma pembelajaran pengukuhan yang direka untuk menyelesaikan masalah latihan yang tidak stabil dan kecekapan sampel yang rendah dalam pembelajaran peneguhan mendalam. Algoritma PPO adalah berdasarkan kecerunan dasar dan melatih ejen dengan mengoptimumkan dasar untuk memaksimumkan pulangan jangka panjang. Berbanding dengan algoritma lain, PPO mempunyai kelebihan kesederhanaan, kecekapan dan kestabilan, jadi ia digunakan secara meluas dalam akademik dan industri. PPO menambah baik proses latihan melalui dua konsep utama: pengoptimuman dasar proksimal dan memotong fungsi objektif. Pengoptimuman dasar proksimal mengekalkan kestabilan latihan dengan mengehadkan saiz kemas kini dasar untuk memastikan setiap kemas kini berada dalam julat yang boleh diterima. Fungsi objektif ricih ialah idea teras algoritma PPO Apabila mengemas kini dasar, ia menggunakan fungsi objektif ricih untuk mengekang magnitud kemas kini dasar untuk mengelakkan kemas kini berlebihan yang membawa kepada latihan yang tidak stabil. Algoritma PPO menunjukkan prestasi yang baik dalam amalan

Dalam algoritma PPO, dasar diwakili oleh rangkaian saraf. Rangkaian saraf menerima keadaan semasa sebagai input dan output nilai kebarangkalian untuk setiap tindakan yang tersedia. Pada setiap langkah masa, ejen memilih tindakan berdasarkan output pengagihan kebarangkalian oleh rangkaian dasar. Ejen kemudian melakukan tindakan dan memerhatikan keadaan dan isyarat ganjaran seterusnya. Proses ini akan diulang sehingga misi selesai. Dengan mengulangi proses ini, ejen boleh belajar cara memilih tindakan optimum berdasarkan keadaan semasa untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul. Algoritma PPO mengimbangi penerokaan dan penggunaan strategi dengan mengoptimumkan saiz langkah dan amplitud kemas kini kemas kini strategi, dengan itu meningkatkan kestabilan dan prestasi algoritma.

Idea teras algoritma PPO ialah menggunakan kaedah pengoptimuman dasar proksimal untuk pengoptimuman dasar bagi mengelakkan masalah kemerosotan prestasi yang disebabkan oleh kemas kini dasar yang terlalu agresif. Khususnya, algoritma PPO menggunakan fungsi ricih untuk mengehadkan perbezaan antara dasar baharu dan dasar lama dalam julat tertentu. Fungsi ricih ini boleh menjadi linear, kuadratik atau eksponen, dsb. Dengan menggunakan fungsi ricih, algoritma PPO boleh mengimbangi keamatan kemas kini dasar, dengan itu meningkatkan kestabilan dan kelajuan penumpuan algoritma. Kaedah pengoptimuman dasar proksimal ini membolehkan algoritma PPO menunjukkan prestasi yang baik dan keteguhan dalam tugasan pembelajaran pengukuhan.

Inti algoritma PPO (Pengoptimuman Dasar Proksimal) adalah untuk meningkatkan kebolehsuaian dasar dalam persekitaran semasa dengan mengemas kini parameter rangkaian dasar. Khususnya, algoritma PPO mengemas kini parameter rangkaian dasar dengan memaksimumkan fungsi objektif PPO. Fungsi objektif ini terdiri daripada dua bahagian: satu ialah matlamat pengoptimuman strategi, iaitu untuk memaksimumkan pulangan jangka panjang, satu lagi ialah istilah kekangan yang digunakan untuk mengehadkan perbezaan antara strategi yang dikemas kini dan strategi asal. Dengan cara ini, algoritma PPO boleh mengemas kini parameter rangkaian dasar dengan berkesan dan meningkatkan prestasi dasar sambil memastikan kestabilan.

Dalam algoritma PPO, untuk mengekang perbezaan antara dasar yang dikemas kini dan dasar asal, kami menggunakan teknik yang dipanggil keratan. Secara khususnya, kami membandingkan dasar yang dikemas kini dengan dasar asal dan mengehadkan perbezaan antara dasar tersebut kepada tidak lebih daripada ambang kecil. Tujuan teknologi pemangkasan ini adalah untuk memastikan bahawa dasar yang dikemas kini tidak akan terlalu jauh daripada dasar asal, dengan itu mengelakkan kemas kini yang berlebihan semasa proses latihan, yang akan membawa kepada ketidakstabilan latihan. Melalui teknik keratan, kami dapat mengimbangi magnitud kemas kini dan memastikan kestabilan latihan dan penumpuan.

Algoritma PPO menggunakan data empirikal dengan mensampel berbilang trajektori, dengan itu meningkatkan kecekapan sampel. Semasa latihan, berbilang trajektori diambil sampel dan kemudian digunakan untuk menganggarkan ganjaran jangka panjang dan kecerunan dasar. Teknik persampelan ini boleh mengurangkan varians semasa latihan, seterusnya meningkatkan kestabilan dan kecekapan latihan.

Matlamat pengoptimuman algoritma PPO adalah untuk memaksimumkan pulangan yang dijangkakan, dengan pulangan merujuk kepada ganjaran terkumpul yang diperolehi selepas melaksanakan satu siri tindakan bermula dari keadaan semasa. Algoritma PPO menggunakan kaedah yang dipanggil "persampelan kepentingan" untuk menganggarkan kecerunan dasar, iaitu, untuk keadaan dan tindakan semasa, bandingkan nisbah kebarangkalian dasar semasa dan dasar lama, gunakannya sebagai pemberat, darabkannya dengan nilai ganjaran, dan akhirnya memperoleh kecerunan dasar.

Ringkasnya, algoritma PPO ialah algoritma pengoptimuman strategi yang cekap, stabil dan mudah dilaksanakan sesuai untuk menyelesaikan masalah kawalan berterusan. Ia menggunakan kaedah pengoptimuman dasar proksimal untuk mengawal magnitud kemas kini dasar dan menggunakan kaedah pensampelan kepentingan dan keratan fungsi nilai untuk menganggarkan kecerunan dasar. Gabungan teknik ini menjadikan algoritma PPO berprestasi baik dalam pelbagai persekitaran, menjadikannya salah satu algoritma pembelajaran pengukuhan yang paling popular pada masa ini.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma Dasar Proksimal Dioptimumkan (PPO). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!