Bài này không có nguồn tham khảo nào. (tháng 6/2023) |
Proximal Policy Optimization (PPO) là một thuật toán huấn luyện mô hình học tăng cường (reinforcement learning) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. PPO được phát triển để tối ưu hóa chính sách (policy) của một hệ thống tự động học thông qua việc tương tác với môi trường.
Thuật toán PPO thuộc vào họ thuật toán Gradient Policy Optimization, nơi mục tiêu là tìm kiếm một chính sách tốt nhất bằng cách tối đa hoá hàm phần thưởng (reward function). PPO sử dụng kỹ thuật tối ưu không đi quá xa (proximal optimization), nhằm đảm bảo sự ổn định và cải thiện hiệu suất huấn luyện.
PPO có một số đặc điểm và lợi ích quan trọng:
PPO đã được sử dụng thành công trong nhiều bài toán học tăng cường, bao gồm cả các bài toán điều khiển robot, game và các tác vụ tự động hóa khác. Nó cung cấp một cơ chế ổn định và hiệu quả để huấn luyện các hệ