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AM-PPO：基于优势的阿尔法调制与近端策略优化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了近端策略优化（PPO）中的优势估计不稳定性，提出了动态非线性缩放自适应调制优势估计方法AM-PPO，显著改善了奖励轨迹，促进了学习过程，减少了剪裁需求，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
- 研究了近端策略优化（PPO）中的优势估计不稳定性和噪声问题。
- 提出了一种新的增强方法 AM-PPO。
- AM-PPO通过动态非线性缩放机制自适应调制优势估计。
- 实验结果表明，AM-PPO显著改善了奖励轨迹。
- AM-PPO促进了学习过程，并减少了自适应优化器所需的剪裁。
- AM-PPO在强化学习优化上具有广泛的应用潜力。
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