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深度學習的新革命：什麼是Proximal Policy Optimization（PPO）？
在人工智慧的闖蕩中，Proximal Policy Optimization（PPO）演算法以其優越的性能和可解釋性，逐漸成為強化學習（RL）的主流技術。自2017年由John Schulman提出以來，PPO不僅在OpenAI的應用中樹立了標杆，也在許多複雜任務中大放異彩，例如控制機器臂、擊敗《Dota 2》專業玩家和在Atari遊戲中出類拔萃。
PPO的三大優勢：簡單性、穩定性和樣本效率，使其成為強化學習的佼佼者。
發展歷程
PPO的誕生可追溯至2015年，當時John Schulman推出了信任區域政策優化（TRPO）。TRPO旨在解決另一種演算法——深度Q網路（DQN）的不穩定性問題，使用信任區域約束來調節舊政策與新政策之間的KL散佈。
儘管TRPO能夠改善穩定性，但其計算複雜度卻令大規模實施過程變得困難和費時。隨著PPO的問世，Schulman團隊在保留TRPO的一些優勢的同時，採用了一階優化的方法，簡化了實施過程。
理論基礎
基本概念
PPO的訓練過程始於讓智能體在環境中根據當前輸入進行行動。最初，智能體可以自由探索，逐漸積累經驗，記錄結果。而隨著過程的推進，智能體會根據策略網路生成的概率分佈選擇行動。這意味著，能帶來更好結果的行動在隨機樣本中將更可能被選擇。
優勢函數
優勢函數是PPO的核心，旨在評估智能體在特定狀態下所選行動的相對價值。
這一函數的計算使得智能體能更有效地調整行動策略，選擇有利的行動來最大化獎勵信號。具體而言，PPO使用的優勢函數可以被理解為行動獲得的實際回報與預期回報之間的差異。
比率函數與目標函數
PPO的比率函數用於計算在當前政策下選擇某個行動的概率與在舊政策下概率的比值。這樣的設計使得演算法能夠自動適應舊政策與新政策之間的差異。最終的目標函數結合了這些比率與優勢函數，形成了一個穩健的更新機制，以降低大幅度更新策略的風險。
優勢與應用
簡單性
PPO在許多方面都簡化了之前的演算法，其一階優化方式減少了計算需求，因而使得在大規模問題上應用變得更加高效和可行。
穩定性
PPO的設計使其對超參數的調整要求相對較低，這為研究者和實務工作者提供了便利，降低了使用門檻。
樣本效率
PPO通過正則化策略更新的方式，顯著提高了樣本使用效率，使得在高維度和複雜任務中表現優異。
這對於加速問題求解和適應需求變化具有重要意義。
未來展望
PPO不僅是強化學習領域的標杆，其在諸多應用中展示的潛力也為未來的研究鋪平了道路。隨著技術的持續進步，強化學習將不斷拓展其應用範疇，並引發更多的創新與挑戰。在這樣的變革中，我們應如何思考人工智慧對我們生活的影響呢？
