Optimisation de la politique proximale pour un contrôle continu

Cette séance de cours couvre l'optimisation des politiques proximales (PPO) pour un contrôle continu de l'apprentissage par renforcement profond. Il explique les défis de l'application des méthodes standard de gradient de politique et introduit l'idée de PPO pour aborder les questions de stabilité et d'efficacité de l'échantillon. La séance de cours explore le concept de maximisation d'une fonction d'objectif de substitution, en comparant les approches TRPO et PPO-CLIP. Il traite également des algorithmes Actor-Critic (A2C) pour améliorer la stabilité et l'efficacité de l'entraînement. L'instructeur souligne l'importance de mettre à jour les gradients de politique avec un taux d'apprentissage fixe pour assurer des progrès positifs. La séance de cours se termine par un résumé soulignant les avantages de l'utilisation d'objectifs de substitution dans les méthodes de gradient de politique.