« Optimisation de la Politique Proximale » : différence entre les versions
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Proximal_Policy_Optimization Source : Wikipédia ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Proximal_Policy_Optimization Source : Wikipédia ] | ||
[https://vectorinstitute.ai/fr/vector-ai-engineering-blog-benchmarking-robustness-of-reinforcement-learning-approaches-using-safe-control-gym/#:~:text=Optimisation%20de%20la%20politique%20proximale%20(PPO),-PPO%20est%20une&text=PPO%20réduit%20la%20complexité%20de,la%20descente%20de%20gradient%20stochastique. Source : Vector Institute ] | |||
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:50
Définition
L'Optimisation de la Politique Proximale (PPO) est une famille d'algorithmes d'apprentissage par renforcement sans modèle développés à OpenAI en 2017.
La PPO réduit la complexité de la mise en œuvre, de l'échantillonnage et du réglage des paramètres en utilisant une nouvelle fonction objective qui effectue une mise à jour de la région de confiance compatible avec la descente de gradient stochastique.
Français
Optimisation de la Politique Proximale
algorithme PPO
Anglais
Proximal Policy Optimization
PPO
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, Maya Pentsch, wiki
