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大模型优化利器：RLHF之PPO、DPO
其中， 表示需要优化的目标函数。 为了保证分布 和 不要相差太多，PPO 使用KL 散度来约束 和 ，使之更加相似，表示如下： 公式（23）就是 PPO 最终的优化目标。 DPO 前面我们详细介绍了 RLHF 的原理，整个过程略显复杂。
深度强化学习SAC、PPO、TD3、DDPG比较？ - 知乎
该页面讨论了深度强化学习中SAC、PPO、TD3和DDPG算法的比较，适合对相关领域感兴趣的读者深入了解。
强化学习的近端策略优化（PPO）中，近端（Proximal）是 . . .
PPO (Proximal Policy Optimization) 在实现的便利性、样本复杂性和调优的便利性之间取得了平衡， 试图在每一步计算一个更新，使代价函数最小化，同时确保与前一个策略的偏差相对较小 [1]。
PPO强化学习如何实现多维度的动作呢？ - 知乎
PPO强化学习如何实现多维度的动作呢？ PPO的强化学习如何实现多维度的动作呢，比如我的action是5维，是Actor根据state输出一个正态分布采样5个值作为action，还是输出5个…
如何解决PPO强化学习收敛局部最优的问题？ - 知乎
如何解决PPO强化学习收敛局部最优的问题？ 在一个环境中采用了PPO算法，输出一个多维的动作，但是目前老是收敛到局部最优，而且就算偶尔达到最好的状态后无法保持住。 即使设置了防止刷分的势能方式，从… 显示全部 关注者 29
【深度强化学习】什么场景使用PPO，什么场景下使用DQN？
PPO 与 TRPO 的性能差不多，但 PPO 在实现上比 TRPO 容易得多。 近端策略优化惩罚 PPO 算法有两个主要的变种： 近端策略优化惩罚（PPO-penalty） 和 近端策略优化裁剪（PPO-clip）。 我们来看一下 PPO1 算法，即近端策略优化惩罚算法。 它先初始化一个策略的参数 θ^0 。
强化学习使用PPO进行训练时，总的reward只有最开始升高 . . .
PPO 强化学习过程中，设置了verbose会显示数据，但还是不够直观，这里上一个可视化利器，Tensorboard，实际上stable baselines3中已经有了这部分的集成，但这个工具实际上在其他的框架上也可以使用，基于web的显示，简便好看。
PPO和PPE有什么区别？再也不要傻傻分不清楚了！? - 知乎
PPO比重低至1 08、吸湿性低至0 07%、尺寸稳定性好、玻璃化温度高达211℃、氧指数29是自熄性材料。 另外共混物的电性能取决于连续相的电性能，因此MPPO的电性能异常优异。
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