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<h1><a href="https://nn.labml.ai/rl/ppo/index.html">近接ポリシー最適化-PPO</a></h1>
<p><a href="https://papers.labml.ai/paper/1707.06347">これは近接ポリシー最適化</a>（PPO）<a href="https://pytorch.org">のPyTorch実装です</a>。</p>
<p>PPOは強化学習のポリシーグラデーション法です。単純なポリシーグラデーションメソッドでは、サンプル（またはサンプルのセット）ごとに1つのグラデーション更新を行います。1つのサンプルに対して複数のグラデーションステップを実行すると、ポリシーの偏差が大きすぎて不適切なポリシーが生成されるため、問題が発生します。PPO では、ポリシーをデータのサンプリングに使用したポリシーに近い状態に保つことで、サンプルごとに複数のグラデーション更新を行うことができます。更新されたポリシーがデータのサンプリングに使用されたポリシーに合わない場合は、グラデーションフローをクリッピングして更新します</p>。
<p><a href="https://nn.labml.ai/rl/ppo/experiment.html">これを使った実験はこちらからご覧いただけます</a>。この実験では、<a href="https://nn.labml.ai/rl/ppo/gae.html">一般化アドバンテージ推定を使用しています</a></p>。
<p><a href="https://colab.research.google.com/github/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations/blob/master/labml_nn/rl/ppo/experiment.ipynb"><img alt="Open In Colab" src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg"></a></p>
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