Нейросеть Trust Region Policy Optimization (TRPO)

Trust Region Policy Optimization (TRPO) — это алгоритм оптимизации политик в обучении с подкреплением, который был предложен Джоном Шульманом и его коллегами в 2015 году. TRPO предназначен для улучшения политики агента таким образом, чтобы она оставалась стабильной даже при значительных изменениях параметров модели. Это достигается за счет ограничения изменений политики в пределах доверительной области (trust region).

Основные преимущества TRPO

• Стабильность обучения: Алгоритм гарантирует, что изменения политики будут небольшими, что помогает избежать резких ухудшений производительности.
• Гибкость применения: Подходит для широкого круга задач, связанных с обучением с подкреплением, таких как управление роботами, игры и другие задачи с непрерывными действиями.
• Эффективность: TRPO демонстрирует высокую эффективность по сравнению с другими методами оптимизации политик, особенно в сложных средах.

Как работает TRPO

1. Начальная инициализация параметров политики.
2. Сбор данных о взаимодействии агента со средой.
3. Оценка текущей политики и вычисление градиента функции потерь.
4. Ограничение шага обновления параметров с помощью метода доверия (trust region method).
5. Обновление параметров политики и повторение процесса до достижения оптимального результата.

Использование TRPO позволяет создать более устойчивые и надежные агенты в задачах обучения с подкреплением, обеспечивая стабильность и предсказуемость результатов.