【原创】强化学习笔记|从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）

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PyTorch PPO 源码解读 (pytorch-a2c-ppo-acktr-gail)-老唐笔记

从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）（二）

从零开始学习PPO算法编程（pytorch版本）

PPO2代码 pytorch框架_方土成亮的博客-CSDN博客_ppo pytorch

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PPO算法实战_johnjim0816的博客-CSDN博客_ppo算法

强化学习之 PPO 算法_红龙96的博客-CSDN博客_ppo算法

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公式解释的好

【强化学习PPO算法】_喜欢库里的强化小白的博客-CSDN博客_ppo算法

输入输出

强化学习之图解PPO算法和TD3算法 - 知乎

评论区指出评价网格的根本功能

博主你好，在policy gradient中，损失函数loss = mean(cross_entropy(actions_prob, actions_label) * R)，是计算的actions_prob和actions_label的交叉熵，但是在actor-critic中，计算actor的loss = mean(td_error * (log(第一步action对应的那个概率action_prob)))，这里怎么没有交叉熵计算了呢，仅仅是log（action_prob）*td_error，，那这样的话在pg算法中能不能也只是log（action_prob）*R呢？
抱歉，我是初学者，不是很明白

博主你好，在第三步中，将s输入到网络中，得到的状态的v_值，这个状态的v_值通常怎么计算的？状态的v_值是一个平均值吗还是一系列数字
计算td_error = r + gamma * v_ - v，你说的是这个吧，v是critic网络的输出，就是一个确定的值，用于评价动作的好坏，至于怎么计算，其实就是输入state（针对于PPO等算法）或者输入state+action（DDPG等算法）到critic网络（BPNet或者CNN）中获得，通过不断更新优化网络参数来最终获得v值（作用：评价动作，相当于监督学习中的标签）

DQN——PPO流程总结_小葡萄co的博客-CSDN博客_ppo算法流程图

世界冠军带你从零实践强化学习心得（一）_东南坼的博客-CSDN博客

监督式学习：数据已有标记，运用已标记数据来做训练。
非监督式学习：数据没有标记，从中找出拥有相同特征的数据群。
强化式学习：可能手上没有任何数据，直接让模型执行，再将执行结果反馈回去做训练。

【科普】一文弄懂监督式学习、非监督式学习以及强化式学习_赵卓不凡的博客-CSDN博客_非监督学习应用

强化学习的分类和方法

强化学习主要关注的是无模型的问题，在未知的环境中进行探索学习，在生活中有广泛的应用。

其探索方案有二：

基于价值的方法（Q表格）
给每个状态都赋予一个价值的概念,来代表这个状态是好还是坏,这是一个相对的概念,让智能体往价值最高的方向行进。基于价值是确定性的。
基于策略的方法（Policy）
制定出多个策略,策略里的每个动作都有一定的概率,并让每一条策略走到底,最后查看哪个策略是最优的。基于策略是随机性的。

Q学习（Q-learning）简单理解_qq_39429669的博客-CSDN博客_q学习

先a，再更新Q（通过sas~a~），一步一更新，但是a~下步不真的执行，具体说明如下

TD temporal difference时序差分，用下一步Q值更新上一步Q值，一步一更新，Sarsa和Qlearning都是时序差分

Sarsa和Qlearning
Sarsa全称是state-action-reward-state’-action’，目的是学习特定的state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个Q表格，以state为行，action为列，根据与环境交互得到的reward来更新Q表格，更新公式即为上面的迭代公式。Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy方式（如下图）来训练，有一定概率随机选择动作输出。

Q-learning也是采用Q表格的方式存储Q值，探索部分与Sarsa是一样的，采用ε-greedy方式增加探索。

Q-learning跟Sarsa不一样的地方是更新Q表格的方式，即learn()函数。
Sarsa是on-policy，先做出动作再learn，Q-learning是off-policy，learn时无需获取下一步动作

二者更新Q表格的方式分别为：

二者算法对比如下图所示，有三处不同点。

世界冠军带你从零实践强化学习心得（一）_东南坼的博客-CSDN博客

因为qlearning探索性，maxQ，而不是实际执行的Q，结果更激进

反之sarsa结果更保守 ,结果见上方链接，代码见上方链接

神经元：神经网络中每个节点称为神经元，由两部分组成：
- 加权和：将所有输入加权求和。
- 非线性变换（激活函数）：加权和的结果经过一个非线性函数变换，让神经元计算具备非线性的能力。

多层连接： 大量这样的节点按照不同的层次排布，形成多层的结构连接起来，即称为神经网络。
前向计算： 从输入计算输出的过程，顺序从网络前至后。

由此可见，神经网络的本质是一个含有很多参数的“大公式”

DQN代码如下方链接，需要看

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(十) 深度学习笔记｜关于优化器Adam_Viviana-0的博客-CSDN博客_adam优化器

Adam优化器简单理解和实现_pipony的博客-CSDN博客_adam优化器原理

DQN走几步，从缓存取出，批量更新

Q函数的输出维数是动作维数，用到哪个，再乘上对应的动作hot数组，这一点上方链接代码有体现，下方图片也有体现

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强化学习--从DQN到PPO，流程详解 - 知乎

DQN用目标Q和期望Q的差更新，Q由R产生

PG直接用R更新，1回合结束，再更新

下面这个链接讲PG更新更准确，几个例子动作都是离散的，PG也可已用于连续动作，但一般不用，效果不好

Lesson4-2-PolicyGradeint算法_哔哩哔哩_bilibili

什么是 Actor Critic (Reinforcement Learning 强化学习)_哔哩哔哩_bilibili

强化学习--从DQN到PPO，流程详解 - 知乎

AC算法用critic网络输出的v代替PG算法中的R来更新，这样就可以单步更新，不用像PG算法一样，一回合才能更新（因为R不是r，R表示从此步开始到回合结束，所有r的加权和，所以只有回合结束才能计算）

Lesson5-1-连续动作空间与DDPG_哔哩哔哩_bilibili

Lesson5-2-DDPG代码与总结_哔哩哔哩_bilibili

PARL强化学习公开课学习笔记（五）连续动作空间求解RL（DDPG） - 知乎

DDPG 上面两个链接讲的非常好，也是AC的一种，可以单步更新，实际操作中，和DQN相同，每隔若干步更新一次，DDPG其实可以理解成为了DQN能在连续动作空间的一种改进

A3C和DPPO跳过，需要时可以看莫凡B站视频或百度

什么是张量（tensor）？&深度学习 - 知乎

强化学习中on policy和off policy的区别-深度理解_易烊千蝈的博客-CSDN博客_on policy和off policy的区别

A2C的Q网络更新loss，也就是说评价网络的更新loss是，现实Q和目标Q的差值，越来越小，这样我们的现实Q就可以越来越接近目标Q，也就是说我们的现实Q越来越能准确地评价每一个动作，因为目标Q就是可以准确地评价每一个动作，才称为目标Q.

但是目标Q确实不是已知的，如果目标Q已知，我们也不用不断更新Q网络，使得现实Q越来越接近目标Q，从而获得多次更新后的现实Q，从而拿多次更新后的现实Q当作目标Q，来评价每一个动作，目标Q永远不可知，只能不断逼近.

在更新过程中，我们每一次更新需要的目标用，现实Q和多个r（乘上不同的衰减系数，gama的1次方，2次方，3次方...n次方）组成的公式代替，当然可以这样代替，因为r就是我们定义的奖赏函数，不过是单次动作的奖赏函数，还要组成公式，使这个公式可以评价多次动作，从而可以顺利到达终点，从而可以当作目标Q完成每一次更新，从而获得多次更新后的现实Q，从而拿多次更新后的现实Q当作目标Q.

Q学习、Sarsa和DQN 的Q网络更新loss的设计思路和上边的一样

A2C的演员网络的更新loss是，动作概率×评价这次动作好坏指标，越来越大.

如果好，指标为正，总的方向（loss优化方向）乘积越来越大，动作概率越来越大方向优化

如果坏，指标为负，总的方向（loss优化方向）乘积越来越大，动作概率越来越小方向优化

动作的动作概率是已知的因为A2C的演员网络就是PG网络，输出的就是动作概率，但是评价这次动作好坏的评价指标怎么得到，有人使用Q的差，这一点说的不好，下一句精彩

loss的设计就是想明白，想让什么数小，想让什么数大

PG的loss就是想让计算的大R大，DDPG的A网络的loss就是想让此动作下Q越来越大，因为用的min优化器，所以公式Q加了一个负号

PPO的评价网络更新loss和A2C一样，演员网络更新loss和A2C类似

我的算法是PPO2，PPO2效果比PPO1更好

第一个链接和第二个链接基本一样，和我说的也基本一样，第三个链接和前两个好像不同

我的代码好像和这三个都有较大的不同，但是感觉解释的时候按官方解释最好

PPO2代码 pytorch框架_方土成亮的博客-CSDN博客_ppo pytorch

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PPO算法实战_johnjim0816的博客-CSDN博客_ppo算法

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