DEV Community
·
为Cartpole-v1实现PPO
💡
原文英文，约300词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
在上一篇文章中，我为国际象棋机器人实现了DQN模型，并接着实现了PPO以评估性能。PPO通过优势函数训练代理模型的最佳动作，关键在于使用随机动作而非最大概率动作，并采用广义优势估计（GAE）来减少偏差。最终实现可在Kaggle上查看。
🎯
关键要点
- 在上一篇文章中实现了国际象棋机器人的DQN模型。
- 接着实现了PPO以评估性能，PPO用于训练代理模型的最佳动作。
- PPO利用优势函数来评估特定状态和动作的优劣。
- 使用随机动作而非最大概率动作有助于探索。
- 使用广义优势估计（GAE）来减少偏差，而不是使用时间差分优势方法。
- 最终实现可以在Kaggle上查看，虽然不是完美，但提供了一个良好的起点。
❓
延伸问答
什么是PPO？
PPO（Proximal Policy Optimization）是一种训练代理模型以评估特定状态和动作的最佳动作的算法，利用优势函数进行优化。
PPO如何减少偏差？
PPO使用广义优势估计（GAE）来减少偏差，而不是使用时间差分优势方法，这样可以更平滑地计算优势。
在实现PPO时常见的错误是什么？
一个常见的错误是使用最大概率动作而非随机动作，这限制了探索，影响了训练效果。
PPO的优势函数是如何计算的？
优势函数是通过一个评估器计算的，该评估器评估特定状态和动作相对于当前策略的优劣。
可以在哪里查看PPO的最终实现？
可以在Kaggle上查看PPO的最终实现，链接是https://www.kaggle.com/code/ankitupadhyay12/ppo-cart。
PPO与DQN有什么不同？
PPO通过优势函数训练代理模型的最佳动作，而DQN主要依赖于价值函数来选择动作，PPO更注重探索。
➡️
