A3C和PPO在强化学习策略梯度方法上有什么相似之处？
What are the similarities between A3C and PPO in reinforcement learning policy gradient methods?
有什么简单的方法可以将 PPO 的属性与 A3C 方法合并？ A3C 方法 运行 多个并行角色并优化参数。我正在尝试将 PPO 与 A3C 合并。
PPO 有一个内置机制（代理裁剪 objective 函数）来防止大梯度更新并且在大多数连续控制环境中通常优于 A3C。
为了让PPO像A3C一样享受并行计算的好处，分布式PPO(DPPO)是必经之路。
查看下面的链接以了解有关 DPPO 的更多信息。
Pseudo code from the original DeepMind paper
Original DeepMind paper: Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments
如果您打算使用 Tensorflow 在 Python 中实现您的 DPPO 代码，我建议您尝试 Ray 分布式执行部分。
有什么简单的方法可以将 PPO 的属性与 A3C 方法合并？ A3C 方法 运行 多个并行角色并优化参数。我正在尝试将 PPO 与 A3C 合并。
PPO 有一个内置机制（代理裁剪 objective 函数）来防止大梯度更新并且在大多数连续控制环境中通常优于 A3C。
为了让PPO像A3C一样享受并行计算的好处，分布式PPO(DPPO)是必经之路。
查看下面的链接以了解有关 DPPO 的更多信息。
Pseudo code from the original DeepMind paper
Original DeepMind paper: Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments
如果您打算使用 Tensorflow 在 Python 中实现您的 DPPO 代码，我建议您尝试 Ray 分布式执行部分。