「PPOクリッピング方式はどのように機能しますか？」

「PPOクリッピング方式の機能とは？美容とファッションの専門家による解説」

直感+数学+コード、実践者向け

強化学習において、Proximal Policy Optimization（PPO）は、DQN（価値ベースの手法）やTD3、SACなどのアクター・クリティック法と比較して、ポリシー手法の例としてよく引用されます。

私は、以前に初めて学習したとき、納得できませんでした。多くの教師は手を振るようなアプローチを採用していますが、私はそれを信じていませんし、あなたも信じるべきではありません。

この記事では、PPOの仕組みを数学、直感、コードの両方で説明しようと試みます。さまざまなシナリオを試してみてください。その原理だけでなく、実践でもうまく機能すること、そしてチェリーピッキングは行っていないことを自分自身で確認してみてください。

なぜ心配するのか？

PPOとその他のSOTAモデルは、stable-baselines3（sb3）を使用して数分で実装できます。ドキュメンテーションに従っていれば、基礎モデルの知識は必要ありません。

• 「対事実洞察の探求：データ分析における相関から因果関係へ」
• 「データ可視化での色の使い方」
• セルンでの1エクサバイトのディスクストレージ

ただし、実践者であろうと理論家であろうと、基礎は重要です。PPO（または他のモデル）を単なるブラックボックスとして扱うだけでは、ユーザーが提供するものに信頼を持ってもらえるでしょうか？

今月後半に詳細なコードの解説を行い、Gymnasiumなどからの環境やユーザー独自の環境に対して、任意のsb3モデルが動作するようなラッパーを記述します。それが「ディスクリート」または「ボックス」のどちらであってもです。（先月は、モンテカルロ法、SARSA、Q学習を一連のコードでTD(λ)から導出する方法を示しました。）

明日のことはそれで十分です。今ここにいましょう！

PPOの前身

バニラポリシーグラディエントは、ポリシーベースの手法の中で最も基本的な場合であり、ポリシーが直接学習および更新されるため、いくつかの価値関数から派生させるのではなく、それ自体が存在します。欠点は、ポリシーアップデートの分散が高くなるため、報酬がスパースな環境では収束に問題が生じることです。

TRPOの数学

TRPO（信頼領域ポリシーオプティマイゼーション）では、新しいポリシー（「新しい」とは、アップデート後を指します）が古いポリシーからあまり大きく逸脱しないようにします。これは、…

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