（12-2）Trust Region Policy Optimization (TRPO)算法：TRPO算法的核心原理

已于 2024-03-22 18:46:37 修改
阅读量1.3k 收藏 14
点赞数 31
分类专栏： 强化学习从入门到实践 文章标签： 算法 人工智能 深度学习 迁移学习
于 2024-03-22 18:45:34 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/asd343442/article/details/136949334
版权

12.2  TRPO算法的核心原理

TRPO的核心思想是通过限制策略更新的幅度来保持策略的稳定性，这种限制是通过定义一个“信任区域”来实现的，该区域包含了在当前策略下执行的轨迹和在更新后策略下执行的轨迹之间的相对改进。TRPO的目标是最大化在这个信任区域内的期望累积奖励。

12.2.1  TRPO算法的步骤

TRPO算法的基本步骤如下所示：

（1）初始化

  1. 初始化策略的参数θ。
  2. 设置信任区域的大小（KL散度的阈值δ）、优化器的参数、训练迭代次数等超参数。

（2）数据收集

  1. 使用当前策略π(θ)在环境中执行一系列轨迹（trajectories），通常使用策略采样方法（如蒙特卡洛采样&#x
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
（12-1）Trust Region Policy Optimization (TRPO)算法：TRPO算法的介绍与背景
码农三叔
03-22 919
Trust Region Policy Optimization（TRPO）是一种用于深度强化学习的算法，旨在优化参数化策略以最大化累积奖励。TRPO 是由John Schulman等人于2015年提出的，是一种在连续动作空间中高效训练策略的算法。在本章的内容中，将详细讲解Trust Region Policy Optimization (TRPO)算法的知识，为读者步入后面知识的学习打下基础。
TRPO(Trust Region Policy Optimization) 原理与代码实例讲解
最新发布
AI天才研究院
07-13 836
TRPO(Trust Region Policy Optimization) - 原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着深度学习和强化学习（RL）的快速发展，
TRPO：信任区域策略优化算法详解
AI天才研究院
02-24 1186
1. 背景介绍 1.1 机器学习与强化学习 机器学习是一种让计算机从数据中学习知识和技能的方法。强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）在与环境的交互过程中，如何通过学习来选择最优的行动策略，以达到最大化累积奖励的目
TRPO算法详解
qq_48191249的博客
05-25 3549
TRPO算法详解
深度探索：机器学习中的Trust Region Policy Optimization (TRPO)算法原理及其应用
qq_51320133的博客
04-17 2971
TRPO作为深度强化学习领域的一项重要进展，通过引入信任区域约束和自然梯度法，有效解决了传统策略梯度方法在处理连续动作空间和复杂策略分布时面临的稳定性问题。尽管其计算复杂度较高、实现难度较大，但TRPO在机器人控制、游戏AI等领域的成功应用证明了其强大的性能和广泛适用性。未来，研究者将进一步探索简化TRPO算法、提高其计算效率的方法，以及将其与现代深度学习架构（如Transformer）结合，以应对更复杂、更大规模的强化学习挑战。同时，TRPO的思想也为后续的强化学习算法（如PPO）提供了重要的理论基础和灵
TRPO 简述 - A Brief Introduction to Trust Region Policy Optimization
止于至玄
03-14 3751
本文我们来简单介绍下一种强化学习方法——TRPO （Trust Region Policy Optimization），中文名称是“置信域策略优化”。该方法由伯克利博士生 John Schulman 提出。TRPO 是策略搜索方法中的一类随机策略搜索方法，它正面解决了梯度更新步长选择的问题，给出了一种单调的策略改善方法。 本文仅简要论述其原理，更多细节请参考： Schulman J., ...
[TRPO] Trust Region Policy Optimization
超级超级小天才的博客
06-04 945
论文链接：http://proceedings.mlr.press/v37/schulman15 引用：Schulman J, Levine S, Abbeel P, et al. Trust region policy optimization[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2015: 1889-1897. 概述 Trust Region Policy Optimization (TRPO) 算法是一个 model-free
（12-3）Trust Region Policy Optimization (TRPO)算法：TRPO算法的变种与改进
码农三叔
03-24 754
这个惩罚项可以看作是对KL散度的一种近似。总的来说，TRPO-Clip算法是一种简化的TRPO变种，通过剪切策略梯度的方式来确保策略更新的幅度受到控制，从而提高了算法的实施效率。其中，J(θ)是目标函数，θ是策略参数，A_t是优势函数（advantage function），πθ(a_t|s_t)是策略函数，s_t表示状态，a_t表示动作。其中，J(θ)是目标函数，θ是策略参数，A_t是优势函数（advantage function），πθ(a_t|s_t)是策略函数，s_t表示状态，a_t表示动作。
Trust Region Policy Optimization (TRPO)
guojunwu1977的博客
03-13 596
Trust Region Policy Optimization (TRPO) 是一种强化学习算法，专门设计来改善策略梯度方法在稳定性和效率方面的表现。由 John Schulman 等人在 2015 年提出，TRPO 的核心思想是在策略优化过程中引入一个信任区域（trust region），这个区域限制了新策略与旧策略之间的散度，从而确保了策略更新的安全性。
Trust Region Policy Optimization
人工智能
04-25 8036
https://arxiv.org/abs/1502.05477 Trust Region Policy Optimization John Schulman, Sergey Levine, Philipp Moritz, Michael I. Jordan, Pieter Abbeel (Submitted on 19 Feb 2015 (v1), last rev
Python-PyTorch实现TrustRegionPolicyOptimization信任区域策略优化算法
08-11
PyTorch实现(Trust Region Policy Optimization,信任区域策略优化)算法
[paper reading] Trust Region Policy Optimization
weixin_43742643的博客
05-10 298
Trust Region Policy Optimization https://arxiv.org/pdf/1502.05477.pdf 有保证的单调递增策略梯度 指出问题 没啥问题，直接提出单调递增策略梯度 理论证明 (S,A,P,r,ρ0,γ)(\mathcal{S}, \mathcal{A}, P, r, \rho_0, \gamma)(S,A,P,r,ρ0​,γ) ρ0\rho_0ρ0​ : 初始状态 s0s_0s0​ 的分布 那么期望折扣回报可以表示为 η(π)=Es0,a0,…[∑t=0∞
PR10.21:Trust Region Policy Optimization
Keep calm and carry on.
10-21 759
What’s problem?根据策略梯度方法，参数更新方程式为： θnew=θold+α▽θJ \theta _{new}=\theta _{old}+\alpha \triangledown _{\theta }J 策略梯度算法的硬伤就在更新步长 \alpha ，当步长不合适时，更新的参数所对应的策略是一个更不好的策略，当利用这个更不好的策略进行采样学习时，再次更新的参数会更差，因此很容易
JoyRL阅读笔记-2-Trust Region Policy Optimization
weixin_44533660的博客
11-05 610
深度强化学习TRPO算法
TRPO（Trust Region Policy Optimization）（1）
li872149120的博客
12-07 5079
最近是需要看这篇论文的。     论文主要是与策略优化相关。对于策略优化，大致可以分为基于模型的与无模型的。基于模型的策略优化主要是传统的优化，大体是利用传统控制器配合上监督学习的方法做策略搜索，可以认为是指导策略搜索。无模型的策略搜索方式主要是与统计相关的与数学有较大联系的搜索方法，包括随机策略搜索方法和确定策略搜索方法，随机策略搜索方法包括策略梯度方法、统计学习方法、路径积分方法。其中，TR
Trust Region Policy Optimization(TRPO) 信赖阈策略优化
weixin_63761617的博客
09-11 440
它是一个用来优化策略(policy)的算法，是通过对理论证明过程的近似得来的算法。该算法类似于自然策略梯度方法，对神经网络等大型非线性策略是有效的。TRPO倾向于给出单调的改进，很少调整超参数。
【强化学习】15 —— TRPO（Trust Region Policy Optimization）
sinat_52032317的博客
11-03 4978
之前介绍的基于策略的方法包括策略梯度算法和 Actor-Critic 算法。这些方法虽然简单、直观，但在实际应用过程中会遇到训练不稳定的情况。回顾一下基于策略的方法：参数化智能体的策略，并设计衡量策略好坏的目标函数，通过梯度上升的方法来最大化这个目标函数，使得策略最优。这种算法有一个明显的缺点：当策略网络是深度模型时，沿着策略梯度更新参数，很有可能由于步长太长，策略突然显著变差，进而影响训练效果；同时由于采集到的数据的分布会随策略的更新而变化，步长太长，更新的策略可能变差，导致采集到的数据变差，进而陷入恶性
Trust region policy optimization笔记
m0_37725945的博客
11-28 1799
Trust region policy optimization笔记一、 论文解决的问题相比于值函数方法，策略搜索算法无疑具有很多的优点。（1） 直接策略搜索方法是对策略π进行参数化表示，与值函数方中对值函数进行参数化表示相比，策略参数化更简单，有更好的收敛性。（2）值函数方法无法求解动作空间很大或者动作为连续集的问题。)策略搜索算法目前发展最迅速的是策略梯度方法。然而策略梯度方法存在着学习速率
读论文Trust Region Policy Optimization
人工智能
04-24 7851
http://www.jianshu.com/p/34c2d8b31801 这篇论文的作者星光闪耀，都是大牛级人物，而且是最顶尖的那种。第一作者是Schulman（cs294课程的主讲人）、Levine和Abbeel也在作者名单里面。 论文首先通过一些surrogate目标函数来保证较大的步长来进行策略优化和提升，然后通过一系列的近似来推出理论公式和实际工程可行的算法，这就是鼎
TensorFlow中实现TRPO算法的深度强化学习指南
4. 信任区域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO): TRPO是一种基于策略梯度的方法，用于解决连续动作空间的强化学习问题。它通过限制策略更新的步长来保证策略改进的稳定性和安全性。TRPO通过解决一个...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

码农三叔

感谢鼓励

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值