/chapter5/chapter5 about easy-rl HOT 25 OPEN

@xiaoliua1 感谢您的反馈，回复如下：

1. 异策略并非是同策略的优化。
2. PPO算法是一种同策略算法，本章5.2节明确讲了这件事：
   
3. 标题确实可能会给人造成误解，已改成“重要性采样”。

from easy-rl.

感恩，整理得很清楚，不过有个小问题，查了一下好像大部分都认为PPO是on-policy的，而非off-policy?

from easy-rl.

感恩，整理得很清楚，不过有个小问题，查了一下好像大部分都认为PPO是on-policy的，而非off-policy?

感谢您的反馈，PPO 的确是 on-policy 的，本章参考的资料有一些问题，会尽快更新

from easy-rl.

感恩，整理得很清楚，不过有个小问题，查了一下好像大部分都认为PPO是on-policy的，而非off-policy?

感谢您的反馈，PPO 的确是 on-policy 的，本章参考的资料有一些问题，会尽快更新

添加了 PPO 是 on-policy 算法的解释

from easy-rl.

@qiwang067

感恩，整理得很清楚，不过有个小问题，查了一下好像大部分都认为PPO是on-policy的，而非off-policy?

感谢您的反馈，PPO 的确是 on-policy 的，本章参考的资料有一些问题，会尽快更新

添加了 PPO 是 on-policy 算法的解释
你好，请问ppo是用旧的θ'来更新新的θ，为什么还是on-policy呢？

from easy-rl.

@qiwang067

感恩，整理得很清楚，不过有个小问题，查了一下好像大部分都认为PPO是on-policy的，而非off-policy?

感谢您的反馈，PPO 的确是 on-policy 的，本章参考的资料有一些问题，会尽快更新

添加了 PPO 是 on-policy 算法的解释
你好，请问ppo是用旧的θ'来更新新的θ，为什么还是on-policy呢？

这个解释在本章笔记中就有，详见下图

from easy-rl.

您好，非常感谢整理，重要性采样那块儿我没弄明白“q(x) 可以是任何分布，唯一的限制就是 q(x) 的概率是 0 的时候，p(x) 的概率不为 0，不然这样会没有定义。假设 q(x) 的概率是 0 的时候，p(x) 的概率也都是 0 的话，那这样 p(x) 除以 q(x)是有定义的。” 分母不应该不能为0吗

from easy-rl.

您好，非常感谢整理，重要性采样那块儿我没弄明白“q(x) 可以是任何分布，唯一的限制就是 q(x) 的概率是 0 的时候，p(x) 的概率不为 0，不然这样会没有定义。假设 q(x) 的概率是 0 的时候，p(x) 的概率也都是 0 的话，那这样 p(x) 除以 q(x)是有定义的。” 分母不应该不能为0吗

您好，您可以这样理解，在重要性权重 p/q 中，p≠0 但是 q=0，那么重要性权重=∞，所以p≠0 但是 q=0 的情况是个限制，不适用；
而 p 和 q 在某处 x 都为0的话，重要性权重也可以定义（不为无穷或者零），只不过f(x)p(x)=0，即这点对期望的累积没有贡献。

from easy-rl.

谢谢博主！

from easy-rl.

1. PPO代码中，计算优势函数那部分（a_t += discount*(reward_arr[k] +self.gammavalues[k+1] (1-int(dones_arr[k])) - values[k])），跟第四章的介绍优势函数的公式不太一样诶，请问教材里是在哪里涉及到PPO的优势函数的呀？

from easy-rl.

这里这个baseline好像有问题？感觉指的是bias

from easy-rl.

这里这个baseline好像有问题？感觉指的是bias

感谢您的反馈，这里指的就是基线（baseline），具体可参考：
https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter4/chapter4?id=tip-1-add-a-baseline

from easy-rl.

我看pg算法里，有对t累加的操作，为什么第三张幻灯片没有了呢？不太懂这张幻灯片里期望的含义

from easy-rl.

@o00000o
您好，非常感谢整理，重要性采样那块儿我没弄明白“q(x) 可以是任何分布，唯一的限制就是 q(x) 的概率是 0 的时候，p(x) 的概率不为 0，不然这样会没有定义。假设 q(x) 的概率是 0 的时候，p(x) 的概率也都是 0 的话，那这样 p(x) 除以 q(x)是有定义的。” 分母不应该不能为0吗

您好，在高等数学里面分母是可以趋向于0的，只不过如果分母为零，分子不为零，整个函数是趋于无穷的，如果分子分母都为零是有可能收敛的。比如
f(x) = sinx/x，当x趋于0的时候，可以算出结果为f(0) = 1。当然这只是一个例子，具体的可以去搜一下无穷小量。

from easy-rl.

您好，作为强化学习的初学者，我从本章5.1小节的标题“从同策略到异策略”中感受到两点暗示：1、从同策略到异策略是一种优化。2、PPO算法是一种异策略算法。对于第一点我还没搞明白，第二点似乎并不正确。是不是改为“同策略与异策略”之类的标题会更合适一点。

from easy-rl.

您好，我有问题想请教一下。我感觉PPO相比于重要性采样的唯一区别是在约束中增加了一个约束项，使得$theta^'$与$theta$相差不大，为什么重要性采样是异策略，PPO是同策略呢？文章中说原因是PPO中$thete^'$是$theta_old$，但我觉得重要性采样中的$thete^'$也应该是$theta_old$呀。谢谢！

from easy-rl.

您好，我有问题想请教一下。我感觉PPO相比于重要性采样的唯一区别是在约束中增加了一个约束项，使得$theta^'$与$theta$相差不大，为什么重要性采样是异策略，PPO是同策略呢？文章中说原因是PPO中$thete^'$是$theta_old$，但我觉得重要性采样中的$thete^'$也应该是$theta_old$呀。谢谢！

@Chuan-shanjia 感谢您的反馈，回复如下：

关于这块的表述已在文章中更新：552e4f2

from easy-rl.

感谢分享

from easy-rl.

感谢分享

客气啦~

from easy-rl.

请问有连续情况下PPO的实例吗

from easy-rl.

请问图5.4有出处吗？

from easy-rl.

请问图5.4有出处吗？

@Chin-Sun
Proximal Policy Optimization Algorithms
https://arxiv.org/pdf/1707.06347

from easy-rl.

@qiwang067

请问图5.4有出处吗？

@Chin-Sun
Proximal Policy Optimization Algorithms
https://arxiv.org/pdf/1707.06347

谢谢！感谢分享这篇笔记:)

from easy-rl.

@qiwang067

请问图5.4有出处吗？

@Chin-Sun
Proximal Policy Optimization Algorithms
https://arxiv.org/pdf/1707.06347

谢谢！感谢分享这篇笔记:)

客气啦~ ^V^

from easy-rl.

请问有连续情况下PPO的实例吗

@YZH-WDNMD
可以看这个：
https://github.com/datawhalechina/joyrl-book/blob/main/notebooks/%E7%AC%AC12%E7%AB%A0_PPO_Pendulum-v1.ipynb

from easy-rl.