Proximal Policy Optimization
প্রক্সিমাল পলিসি অপ্টিমাইজেশন (পিপিও) হল 2017 সালে ওপেনএআই-এ বিকশিত মডেল-মুক্ত রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদমের একটি পরিবার। পিপিও অ্যালগরিদম হল পলিসি গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতি, যার অর্থ হল তারা স্টেট-অ্যাকশন জুটিকে মান নির্ধারণের পরিবর্তে নীতিগুলির স্থান অনুসন্ধান করে। পিপিও অ্যালগরিদমগুলির ট্রাস্ট অঞ্চল নীতি অপ্টিমাইজেশান (টিআরপিও) অ্যালগরিদমগুলির কিছু সুবিধা রয়েছে, তবে এগুলি প্রয়োগ করা সহজ, আরও সাধারণ এবং আরও ভাল নমুনা জটিলতা রয়েছে। এটি একটি ভিন্ন উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন ব্যবহার করে করা হয়। আরও দেখুন রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং টেম্পোরাল ডিফারেন্স লার্নিং গেম থিওরি রেফারেন্স বাহ্যিক লিঙ্ক ওপেনএআই গিটহাব রেপো দ্বারা প্রক্সিমাল পলিসি অপ্টিমাইজেশনের ঘোষণা মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং