用PPO算法求解整个神经网络在迭代过程中的梯度问题

每走一步就会得到一个新的状态，把这个状态传到网络里面，会得到一个 action，执行这个 action 又会到达一个新状态

---

policy 中由状态 st 生成动作 at，生成的这个 at 是由整个网络的所有权重参数  决定的。最终目标是优化整个网络模型，使得这个网络模型在每一个状态都能给出正确的答案

我们的目标是训练一个网络模型，只不过背景和数据有一些变化，数据是不断地由自己生成的，也就是智能体在玩的过程中不断生成出来的。用一系列生命周期记录数据，目的是训练好当前的网络模型。

---

一（下一个状态是什么）和三（规则）都是游戏自带的，只有第二个是我们需要考虑的，我们只需要操心怎么把模型训练的更好

 

---

我们的目的是求出一个神经网络模型，帮我去玩这个游戏，帮我去得到每一步的 action 是什么，把神经网络中的模型参数  求出一个合适的值，所以我们优化的是网络中的权重参数

需要找到一组最优的  使得整个生命周期做完之后整体的奖励最大，这是一个梯度上升问题

---

求  等于什么的时候能够使得期望 J() 最大

下面终极版的公式需要很多数据，有没有巧妙的方法帮我们收集这些数据？

到此为止我们还没有提到 PPO，只是在算梯度，一会会说 PPO 是帮助我们求解的

---

每玩一把都是在攒数据，把数据代入即可求解

PPO 的一些技巧方法：

baseline 去均值，使得奖惩分明，奖励是正的，惩罚是负的

不用总的奖励，用去均值之后的

---

之前讲的只是策略梯度（policy gradient），没有任何 PPO 的概念，下面看一下 PPO 到底是怎样帮助我们优化当前任务的

 

在实际中，和 2 最像的就是前一步的迭代结果 1，用前一步迭代结果的时候用到的  1产生大量数据供当前的 2 进行学习，学习完之后变成 3，3 的时候狸猫变成 2，4 的时候狸猫变成 3

PPO2 只是多加了一个限制条件，做一个截断的操作，把他俩的相似范围限制到了一个区间

---

actor 网络输入的是 state，会帮我们决定当前什么样的 action 是最合适的

critic 也是一个网络，会输出 value 值，这个 value 值来评估我当前这个水平做的这个事情是否合适

b 是 critic 网络要学习的结果，是 critic 网络的输出值 value，如果当前智能体水平很高但是还在打低级怪物，获得比较低的奖励，那么此时当他再减去一个 value 之后可能会得到一个负值，意味着当前做这件事不合适

---

之所以取  min 值，是希望不论 A 大于 0 还是小于 0，p_ 和 p_k 都不能相差太远