« Optimisation de la Politique Proximale » : différence entre les versions
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L'Optimisation de la Politique Proximale (PPO) est une famille d'algorithmes d'apprentissage par renforcement sans modèle développés à OpenAI en 2017. | 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. | 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]]. | ||
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Version du 22 juillet 2023 à 06:41
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
Contributeurs: Imane Meziani, Maya Pentsch, wiki
