openai spinningup中的RL PPO动作空间裁剪 - 腾讯云开发者社区

https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/rl_intro.html 第二部分，成为RL研究人员 (此部分可选择性忽略) ?...https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/keypapers.html 第四部分，为初学者定制的代码 GitHub上面有个叫spinningup...的项目，包含了强化学习能用到的各种关键算法： VPG、TRPO、PPO、DDPG、TD3和SAC等。...https://github.com/openai/spinningup 第五部分，热身练习这里有两个习题集。 ? 一是关于实现的基础，二是关于算法失效模式。...https://spinningup.openai.com/en/latest/spinningup/exercises.html Hello World 团队说，要感受强化学习是怎样运作的，最好的方式是跑一跑

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Github项目推荐 | 中文整理的强化学习资料（Reinforcement Learning）

2018-11-10： 1.加入OpenAI的spinningup 2....: An Introduction ) [Algorithms for Reinforcement Learning](#Algorithms for Reinforcement Learning) OpenAI-spinningup...for Reinforcement Learning link OpenAI-spinningup 这个算是比较杂的书吧，有在线doc+对应的code+对应的练习（非常建议结合UCL的一起看，...非常推荐入门学习，建立基础的RL概念。...Policy Gradients link Evolution Methods, Natural Gradients link Natural Policy Gradients, TRPO, PPO

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基于深度强化学习的股票交易策略框架（代码+文档）

强化学习环境的组成部分： Action 操作空间允许agent与环境交互的操作。一般情况下，a∈a包含三个动作：a∈{−1,0,1}，其中−1,0,1表示卖出、持有和买入。...State 状态空间描述agent从环境中接收的观察值。正如交易者在执行交易之前需要分析各种信息一样，我们的交易agent也观察了许多不同的特征，以便在交互环境中更好地学习。...我们使用一个动作空间{-k,…,- 1,0,1,…,k}，其中k表示需要买入的股份数量，-k表示需要卖出的股份数量。...连续动作空间需要归一化到[- 1,1]，因为策略是在高斯分布上定义的，需要归一化和对称。在本文中，我们将k=200设置为AAPL的整个操作空间为：200*2+1=401。...PPO： A2C： DDPG： https://spinningup.openai.com/en/latest/algorithms/td3.html#background Tensorboard

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从Zero到Hero，OpenAI重磅发布深度强化学习资源

给人的第一印象就是，要想在深度强化学习上从 Zero 到 Hero，天天逛这个网站就够了~ 项目地址：https://spinningup.openai.com/en/latest/ 在 Deep RL...在 Deep RL 中开发的 Spinning Up 正是为这种需求准备的，该资源已被纳入了 2019 年的学者和研究员团队课程（https://blog.openai.com/openai-scholars...在强化学习简介中，OpenAI 主要讨论了 RL 中的关键概念、关键算法和策略优化等内容。根据这一部分的内容，至少我们会对强化学习有一个清晰的认识，也就正式从小白到入门了。...内部开发的公开发布：如果 OpenAI 在与学者和研究员一起工作时，对 Deep RL 中的 Spinning Up 进行了修改，OpenAI 会将修改发至公共报告，并立即向所有人开放。...状态和观察值；动作空间；策略；轨迹；不同形式化的奖励； RL 最优化问题；值函数。在关键概念之后，OpenAI 详细介绍了各种强化学习算法及技术在整体所处的位置。

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Github项目推荐 | 中文整理的强化学习资料（Reinforcement Learning）

的spinningup 2....: An Introduction ) [Algorithms for Reinforcement Learning](#Algorithms for Reinforcement Learning) OpenAI-spinningup...for Reinforcement Learning link OpenAI-spinningup 这个算是比较杂的书吧，有在线doc+对应的code+对应的练习（非常建议结合UCL的一起看，...非常推荐入门学习，建立基础的RL概念。...Policy Gradients link Evolution Methods, Natural Gradients link Natural Policy Gradients, TRPO, PPO

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【经验】深度强化学习训练与调参技巧

近期的算法（PPO、SAC、TD3）通常只需要很少的超参数调节，但也不要指望算法的默认参数适合每一个 env。因此，强烈推荐看看 RL zoo（或原始论文）来获得好的超参数。...举个不错的 reward shaping 例子，Deep Mimic 结合了模仿学习和强化学习来做出各种特技动作。 RL 还有一个坑在于训练的不稳定，比如在训练中看到效果突然出现断崖式下跌。...【扩展】实际上现在不少 RL 库（比如 spinningup、Stable Baselines3）的 training curve 已经是 deterministic=True 的评估了。...上的结果对比），配合调参【扩展】建议从 spinningup 这种 single-file 的 RL 库开始改。...，建议先跑跑常见的 DQN、DDPG、SAC 等算法，可以配合 spinningup 使用，既学了怎么自定义 env，又学了 RL 算法。

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加州大学伯克利分校研究人员开源RAD来改进强化学习算法

）领域时，研究人员就得到了令人惊讶的结果，在 DeepMind 控制套件和基于 OpenAI ProcGen 环境的测试泛化能力上，对简单的 RL 算法仅数据增强这一项就可以让数据效率达到先进水平。...从视觉观察结果中学习是强化学习（RL）中的一个基本但有挑战性的问题。...同时在 BigFish 环境中基于随机裁剪方式实现的 RAD 相对于基于像素的 PPO 算法可获得 55.8% 的增益。...6、在需要结构化泛化（例如：适应新的地图布局）的环境（例如：Jumper 和 CoinRun）中，随机裁剪的数据增强方式会失败。...为了弄清楚为什么随机裁剪能在 DeepMind 控制套件上表现得如此优秀，我们分别观察了在使用各种各样的数据增强和没有使用数据增强策略时，通过卷积编码器处理的空间注意力图。

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解近似策略优化(PPO)及其马里奥游戏环境实战

在本文中，我们将讨论最先进的策略优化技术，即PPO或近似策略优化。 OpenAI对PPO的引用：近似策略优化(PPO)，其性能与最先进的方法相当或更好，而且实现和调优要简单得多。...代理函数的裁剪（Udacity深层强化学习纳米图像）通过对代理函数的裁剪，使其扁平化，使其更容易、更方便地收敛到最优策略。...让我们动起来以下命令将帮助您安装超级马里奥兄弟的环境- 1pip install gym-super-mario-bros 这个代码段将帮助您呈现env，并让您使用它来熟悉操作和状态空间 1from...为《超级马里奥兄弟》编写PPO 为了方便起见，我们将使用OpenAI给出的基线，因为OpenAI拥有大量的RL算法，并不断更新其GitHub存储库。...使用基线中给出的RL代码的语法代码总是这样的- 1python -m baselines.run --alg= --env=<environment_id

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集合三大类无模型强化学习算法，BAIR开源RL代码库rlpyt

rlpyt 库中的已实现算法包括：策略梯度：A2C、PPO DQN 及其变体：Double、Dueling、Categorical、Rainbow minus Noisy Nets、Recurrent...CPU 采样还在 worker 进程中运行智能体的神经网络，以选择动作。GPU 采样则将所有环境观测结果分批，然后在 master 进程中选择动作，这样能够更充分地利用 GPU。这些配置详见下图。...OpenAI Spinning Up 代码地址：https://github.com/openai/spinningup 文档地址：https://spinningup.openai.com/en/latest...对于深度学习和强化学习中的批大小扩展的进一步研究，参见 OpenAI 的报告（https://arxiv.org/abs/1812.06162）。...rlpyt 和 accel_rl 最初都受 rllab 的启发。

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【强化学习】近端策略优化算法(PPO)万字详解（附代码）

背景 PPO 是 OpenAI 在 2017 年提出的一种策略优化算法，专注于简化训练过程，克服传统策略梯度方法（如TRPO）的计算复杂性，同时保证训练效果。...PPO的概率比率 PPO在优化过程中引入了概率比率，用于衡量新旧策略的差异：：新策略对动作的概率。：旧策略对动作的概率。这个比率表示策略变化的程度。 3....训练循环： PPO 从环境中采样，更新策略，打印每一集的总奖励。 ...更多强化学习文章，请前往：【强化学习（RL）】专栏 PPO算法、TRPO算法和 A3C算法对比以下是 PPO算法、TRPO算法和 A3C算法的区别分析：特性 PPO (Proximal...： PPO 是 TRPO 的改进版：PPO 使用简单的裁剪机制代替了 TRPO 的二次优化，显著降低了实现复杂度，同时保持了良好的稳定性和效率。

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强化学习的自然环境基准

第二，通过从现实世界中获取状态空间构成可以实现公平的训练/测试分离，这对RL来说是一个长期的挑战，但本文提出的任务仍然快速和简单易用。...为保持光流，使用随机选择的视频中的连续帧作为背景，并从同一组840个视频中随机采样用于训练和测试。在OpenAI gym中对MuJoCo任务执行相同操作。...作出上述改动后，环境状态空间急剧增加，为关注与游戏相对应的目标而对场景进行视觉理解，并且忽略视频中目标。 3 结果本节将在新提出的域上测试现有流行的RL算法的基准性能。...虽然PPO在分类任务中击败了A2C和ACKTR，这里看到PPO已完全丧失学习能力。但是A2C和ACKTR在超过40%的时间内都无法导航到图像中的期望目标。...结果表明，当前的RL算法是将MuJoCo任务作为一个开环控制系统来求解的，在决定下一步动作时完全忽略了输出，说明MuJoCo可能不是RL算法的一个强大基准。

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大语言模型对齐的四种方法！

目前，大模型的对齐工作中，RLHF算法是能够达到最优的结果，RLHF通过人类反馈和PPO算法，能够有效的将模型和人类偏好进行对齐。但是RLHF也存在难以训练，训练显存占用较大的缺点。...PPO算法中的四个模型以及训练情况，缺点就是为了简化图片，缺少了损失函数部分。...策略的行动空间(action space)是LM的词表对应的所有词元(一般在50k的数量级)，观察空间(observation space)是可能的输入词元序列(词汇量^输入token的数量)，奖励函数是偏好模型哦那个...PPO中的损失函数如上所示，对于第一个RL分布，计算奖励分数和KL损失约束，KL损失约束可以防止actor model偏离原始的ref model太远，保证生成的多样性，并防止模型崩溃到单个高奖励答案。...与RLHF相比，PPO采用advantage function来估计状态-动作对与基线相比是更好还是更差，并提供优化信号，RRHF不需要和基线进行对比，只需要依照排序信息进行优化。

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DeepMind都拿不下的游戏，刚刚被OpenAI玩出历史最高分

而且，这次的成果使用了PPO算法，这正是不久前OpenAI在Dota2 5v5中战胜人类的AI的算法。...强化学习算法PPO 研究人员说，这一算法很简单：智能体从demo中仔细选择状态，然后从这些状态开始玩一系列游戏，使用PPO算法（Proximal Policy Optimization）来优化游戏得分并从中学习...PPO是一个强化学习算法，同样也用在打Dota2的 OpenAI Five中。 ? 如视频所示，我们的智能体在玩蒙特祖玛的复仇。在大约12分钟的游戏中，智能体的最终得分是74500分（视频为双倍速）。...通过demo简化探索问题尽管 model-free 的RL方法很难找到长序列的动作，但对于较短的动作序列，它们可以表现很好。...因此，要实现《蒙特祖玛复仇》报告中的结果，需要仔细调整PPO中使用的熵值系数，并结合其它超参数（如学习率和scaling of rewards）。

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Caffe2推出强化学习库，包含多个基于Caffe2的RL实现

强化学习（Reinforcement learning,RL）是机器学习的一个领域，它想教会智能体动作和行为的关系，并在环境中持续一段时间后将奖励最大化。...这个开源的Caffe2 RL框架中包含了一些在OpenAI Gym环境下基于Caffe2的RL实现： 1.DQN 一种Deep Q Learning网络的实现： https://www.cs.toronto.edu...SARSA的优点是在训练过程中，我们无需了解可能的动作，只需知道采取了行动就好了。...TensorFlow Agents将OpenAI Gym的接口扩展到多个并行环境，用户可在TensorFlow中训练智能体并执行批量运算。...此外，研究人员还提供了近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）中的实现BatchPPO。

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小红书基于 PPO 的多模态大模型 RLHF 系统的设计与优化

PPO（Proximal Policy Optimization）算法是 OpenAI 在 RLHF 阶段采用的算法。...PPO 算法中涉及到多个模型的协同训练和推理，设计和实现一套高效、准确的 RLHF 训练系统是多模态模型研究领域的关键挑战之一。...RLHF 背景 RL 原理强化学习（RL）的核心过程是：一个智能体在时间 t 处于状态 St，经过动作 A 后其状态变化为 St+1，同时环境会给智能体一个奖励信号 R。...当 RL 应用于 NLP 领域时，模型收到提示后开始输出 token，每输出一个 token 就是一个动作，每个 token 后模型会收到一个奖励模型提供的奖励信号对 token 打分，再输出下一个 token...OpenAI 作为行业先驱，验证了 PPO 算法在 RLHF 领域的有效性，因此行业进行 RLHF 研究时多采用 PPO。 PPO 算法包含四个模型。

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强化学习待解决问题和主流Trick整理

，即不同于完整状态-动作空间分布序贯探索决策中有些动作频繁被执行，而有些动作几乎从不会被采样采样数据分布 2 不断更新的目标使得每次得到的策略也在变化 policy随target震荡而震荡由于target...Eq中的max操作在实际迭代时由于估计不准而出现Maximization Bias target估计不准 4 对于全状态-动作空间的采样效率低更优的采样方法决定以更少的采样频率采样到更完整的空间分布...的更新震荡 TRPO/PPO 同上 6 clip重要性采样率ρ 受限重要性采样率 ② target与policy的更新震荡 PPO 仅Off-policy 7 Double Q target中的动作选择...而通过信赖域方法，先确定步长，再确定方向可保证单调性策略变优【Trick 6】裁剪重要性采样率ρ Off-policy采用的Improtance Sampling ratio不稳定，所以PPO采用Clip...为此在RL总目标函数上，我们在累计奖赏基础上加上策略的熵，以希望agent执行更多探索性的动作，采样到更全面的信息【Trick 11】在每个状态的值函数上增加策略熵三、典型DRL算法总结四

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从头开始编写一个强化学习足球经纪人！

典型的RL代理现在继续实施这个，以便与这个足球环境进行交互的随机动作AI代理。创建一个名为的新python文件，train.py并使用之前创建的虚拟环境执行以下操作。...以下是视频格式中的相同安装步骤，如果您更喜欢的话。近端策略优化（PPO） PPO算法由OpenAI团队在2017年引入，并迅速成为篡夺Deep-Q学习方法的最流行的RL方法之一。...PPO代理 Actor model 在Actor model执行学习采取什么行动环境的特定状态观察下的任务。在例子中，它将游戏的RGB图像作为输入，并提供特定的动作，如拍摄或传递作为输出。...n_actions是在这个足球环境中可用的动作总数，它将是神经网络的输出节点总数。正在使用预训练的MobileNet CNN的前几层来处理输入图像。...现在，PPO算法中的一个重要步骤是使用两个模型贯穿整个循环，执行固定数量的步骤，称为PPO步骤。基本上，正在与environemt进行一定数量的步骤互动，并收集将用于训练的状态，行动，奖励等。

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ISCC 2023 | 在RTC中采用基于学习的递归神经网络进行拥塞控制

现在强化学习中 agent 接收观察向量 o，然后根据 o选择动作a ∈A，即未来带宽的预测值。置信状态 b 符合 S 上的概率分布。...V（b），这意味着LRCC需要从连续动作空间 A 中选择能够最大化系统奖励累积的动作 a。...训练算法强化学习算法选择基于演员-评论家框架的最近策略优化（PPO）。PPO 是 openAI 的默认算法，性能良好，可以满足任务需求。图4描绘了 RL 代理网络的结构。...它是WebRTC 使用的默认 CC 方案，它使用基于延迟的状态机模型和基于丢失的规则，根据从RTCP数据包收集的网络状态给予比特率 PPO ：PPO 是一个完全的 RL 方案。...这是OpenNetLab提供的用例中的方案。PPO 将网络反馈的统计数据作为输入，直接输出预测带宽。

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算法工程师深度解构ChatGPT技术

而对于PPO，我们知道它是2017年OpenAI提出的一种新型的强化学习策略优化的算法即可。...它提出了新的目标函数，可以在多个训练步骤实现小批量的更新，其实现简单、易于理解、性能稳定、能同时处理离散/连续动作空间问题、利于大规模训练。...PPO PPO(Proximal Policy Optimization) 一种新型的Policy Gradient算法（Policy Gradient是一种强化学习算法，通过优化智能体的行为策略来解决在环境中实现目标的问题...而PPO提出了新的目标函数可以在多个训练步骤实现小批量的更新，解决了Policy Gradient算法中步长难以确定的问题。...由于其实现简单、性能稳定、能同时处理离散/连续动作空间问题、利于大规模训练等优势，近年来受到广泛关注，成为OpenAI默认强化学习算法。

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人人能上手：OpenAI发射初学者友好的强化学习教程 | 代码简约易懂

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解近似策略优化(PPO)及其马里奥游戏环境实战

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