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【PPO × Family】第七課:挖掘黑科技 —— 探秘調(diào)優(yōu) PPO 的...

2023-06-07 14:15 作者:臉紅不及向日葵  | 我要投稿

不知不覺跟到第七節(jié)課了!老規(guī)矩,依舊是將老師提到的一些鏈接整理了出來?????♀?

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12:34
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有關(guān)于 GAE 完整的計算代碼示例以及其他計算 Advantage Function 的方法和 GAE 的對比,可以參考:

GAE代碼示例: https://opendilab.github.io/PPOxFamily/gae_zh.htm1

Advantage計算補充材料: https://github.com/opendilab/PPOxFamily/blob/main/chapter7_tricks/chapter7_supp_adv.pdf

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13:57
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關(guān)于 off-policy 和 PPO 相關(guān)的一些細節(jié),可以參考:

https://github.com/opendilab/PPOxFamily/blob/main/chapter7_tricks/chapter7_supp_offpolicy.pdf

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16:01
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Recompute 以及各種不同的 Shuffle 和相應的數(shù)據(jù)處理策略的對比參考這篇論文:

What Matters In On-Policy Reinforcement Learning? A Large-Scale Empirical Study: https://arxiv.org/pdf/2006.05990.pdf

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20:01
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Entropy 補充材料請參考:

https://github.com/opendilab/PPOxFamily/bleob/main/chapter7_tricks/chapter7_supp_entropy.pdf

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25:46
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Grad Clip 代碼示例參考:

https://opendilab.github.io/PPOxFamily/grad_clipzh.html

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30:30
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正交初始化代碼示例:

https://opendilab.github.io/PPOxFamily/onthogonal_init_zh.html

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33:24
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Dual Clip 代碼示例:

https://opendilab.github.io/PPOxFamily/dual_clip_zh.htnh

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39:17
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智能體性能的評價維度請參考以下論文:

?MEASURING THE RELIABILITY OF REINFORCEMENT LEARNING ALGORITHMS: https://openreview.net/pdf?id=SJlpYJBKvH

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40:26
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終于要講 LLM 了!小小期待一下!??

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