PPO优化推广
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| 7.5.TRPO与PPO – 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/162271066 总的来说，ppo也是一类基于策略方法，具有trpo一般的稳定性与可依赖性，同时又更简单。它只用在vpg基础上修改几行代码即可，总体表现更加出众。虽然自然梯度、trpo、ppo三种方法主要目的都是控制策略变化的幅度、使得策略梯度法中的步长更加合理。 |
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| DeepASO Appstore Search keywords optimization – 德普优化 www.deepaso.com deepAso provides powerful tool for Asoer to do the appstore search optimization. |
| Actor-Critic算法小结 – 知乎 zhuanlan.zhihu.com/p/29486661 新的PPO算法对替代目标函数进行了进一步的改进，让优化过程变得更加简洁。新的替代损失函数为： 其中： 在论文中，Shulman等人发现利用这个更简单的目标函数，效果会更好。相比于deepmind 从创新性来说，还是原创更强。 PPO算法的局限及 的发展ACKTR算法 |
| 7.4.自然梯度法 – 知乎 – Zhihu zhuanlan.zhihu.com/p/213768868 在优化方法中，我们说“牛顿法”、“信赖域”与“近似点”，无疑都和目标函数的二次导数有关；而在强化学习中，我们说的自然梯度、trpo和ppo，都只是运用了fim、衡量策略之间的kl散度，而不会也不能用到目标函数 的二次导数。如果你要严格按照公式，那 。 |
| OPPO官网 – 智美生活，步入新境 OPPO 中国 www.oppo.com/cn oppo作为至美科技的探索者及引领者，致力于打造万物互融时代的多智能终端及服务，为人们创造美好生活。 |
| Proximal Policy Optimization Algorithms – 穷酸秀才大艹包 – 博客园 www.cnblogs.com/lucifer1997/p/13896787.html 我们称为邻近策略优化 PPO 的新方法具有信任域策略优化 TRPO 的某些优点，但它们实现起来更简单，更通用，并且具有更好的样本复杂性 凭经验 。 |
| 元学习综述 – 知乎 – 知乎专栏 zhuanlan.zhihu.com/p/261170127 与基于优化的方法相比，基于模型的方法通常无法推广到分布外任务中 84 。 此外，尽管它们通常非常擅长于data efficient few-shot learning，但由于尚不清楚黑盒模型能否成功将大型训练集嵌入到丰富的基本模型中而被批评为asymptotically weaker 84 。 |
| 可节电15%的PPO电质优化器，在广东中山市成功实验 dy.163.com/article/E4TR68DR05374JNF.html 可节电15%的ppo电质优化器，在广东中山市成功实验 |
