近端策略优化
近端策略优化（英语：Proximal Policy Optimization，PPO）[1]是OpenAI公司于2017年开发的一系列无模型强化学习算法。该算法采用了策略梯度算法，这意味着它们的做法是搜索策略空间而非状态-动作对的值。
近端策略优化包含了置信域方法的一些优点，如更易于实现，更通用，并且具有更好的样本复杂度。[2]该算法是通过使用不同的目标函数来完成的。[3]
另见
编辑参考文献
编辑- ^ 郭子圣. 事後近端策略優化於增強式學習之演算法 (硕士论文). 国立交通大学. 2018.
- ^ Schulman, John; Wolski, Filip; Dhariwal, Prafulla; Radford, Alec; Klimov, Oleg. Proximal Policy Optimization Algorithms. 2017. arXiv:1707.06347
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- ^ Proximal Policy Optimization. OpenAI. 2017 [2023-05-13]. （原始内容存档于2023-02-23）.
