Алгоритм PPO: баланс стабильности и простоты в RL
Привет, Хабр!Сегодня мы рассмотрим алгоритм Proximal Policy Optimization. Этот алгоритм идеально балансирует стабильность и простоту реализации. В отличие от TRPO, где приходится возиться с жесткими ограничениями и сложными оптимизационными задачами, PPO позволяет обновлять политику через функцию потерь с clippin (на рус. «механим обрезки»).Для наглядности будем использовать кастомную среду «CatChaseEnv», в которой агент‑котик учится ловить лазерную точку.Теоретическая основа PPOОбновление политики через градиентный спуск
