RL中的策略优化：PPO和GRPO

简介

Learning（RL）在教授代理方面取得了巨大的成功，以解决复杂的任务，从掌握Atari游戏到培训有用的语言模型。许多进步背后的两种重要技术是策略优化算法，称为近端政策优化（PPO）和较新的广义强化政策优化（GRPO）。在本文中，我们将以初学者友好的术语来解释这些算法是什么，为什么重要以及它们的工作方式。我们将从加强学习和政策梯度方法的快速概述开始，然后介绍GRPO（包括其动机和核心思想），然后更深入地研究PPO的设计，数学和优势。一路上，我们将将PPO（和GRPO）与其他流行的RL算法进行比较，例如DQN，A3C，TRPO和DDPG。最后，我们将查看一些代码，以了解如何在实践中使用PPO。让我们开始吧！

策略优化 近端策略优化（PPO） 广义增强政策优化（GRPO） 策略梯度

背景：强化学习和政策梯度

强化学习是一个框架，代理通过试用和错误与环境进行交互。代理商观察环境状态，采取措施，然后收到奖励信号，并可能是新状态作为回报。随着时间的流逝，通过尝试行动和观察奖励，代理会适应其行为，以最大程度地提高其获得的累积奖励。国家循环→行动→奖励→下一个状态是RL的本质，代理商的目标是发现一项良好的政策（一种基于国家选择行动的策略），从而产生高回报。

代理 环境 动作 奖励 状态→行动→奖励→下一个状态 策略 基于策略的 策略梯度 优势 a s Actor-Critic ppo 组相对策略优化 消除了对单独的评论家/价值网络的需求 组 动机： 增强学习 核心想法： 比较多个动作相对于彼此的结果 顶部： 政策模型 底部：