Proximal Policy Optimization

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:

Trust Region: PPO áp dụng ràng buộc không vượt quá một vùng tin tưởng (trust region) cho việc cập nhật chính sách, nhằm giảm đột biến quá mức và đảm bảo tính ổn định trong quá trình huấn luyện.
Objective Function: PPO sử dụng hàm mục tiêu (objective function) được thiết kế để đảm bảo một sự cân bằng giữa việc khai thác chính sách hiện tại và thử nghiệm các chính sách khác. Điều này giúp PPO tìm kiếm một chính sách tốt mà không bị mắc kẹt trong các điểm cực tiểu cục bộ.
Stochastic Policy: PPO thường sử dụng chính sách ngẫu nhiên (stochastic policy), nghĩa là đầu ra của chính sách là một phân phối xác suất cho các hành động. Điều này cho phép PPO khám phá và học được các chiến lược tối ưu dựa trên khám phá môi trường.
Sample Efficiency: PPO được đánh giá cao về hiệu suất mẫu (sample efficiency), tức là cần ít lượt tương tác với môi trường hơn để đạt được kết quả tốt hơn so với một số thuật toán khác.

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