OpenAI 发布强化学习算法 PPO
OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization(PPO),其表现与当时最先进方法相当或更好,同时实现和调参都简单得多。PPO 因易用且性能良好,已成为 OpenAI 默认的强化学习算法。
推荐理由:OpenAI 公开 PPO 算法并说明其相比当时 SOTA 更易实现和调参,可了解该方法的提出背景。
技术方向
训练侧的门道:数据集构建、合成数据、预训练与后训练方法、算力与训练成本。
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OpenAI 发布一类新的强化学习算法 Proximal Policy Optimization(PPO),其表现与当时最先进方法相当或更好,同时实现和调参都简单得多。PPO 因易用且性能良好,已成为 OpenAI 默认的强化学习算法。
推荐理由:OpenAI 公开 PPO 算法并说明其相比当时 SOTA 更易实现和调参,可了解该方法的提出背景。
OpenAI 开源内部项目 OpenAI Baselines,目标是以与已发表结果相当的性能复现强化学习算法。首批发布包含 DQN 及其三个变体,其余算法将在接下来几个月内陆续放出。
推荐理由:OpenAI 开源内部强化学习复现项目 Baselines,首批放出 DQN 及三个变体,可了解其复现思路与后续发布节奏。