Proximal Policy Optimization
પ્રોક્સિમલ પોલિસી ઓપ્ટિમાઇઝેશન (પી. પી. ઓ.) એ 2017માં ઓપનએઆઈ ખાતે વિકસાવવામાં આવેલા મોડેલ-ફ્રી રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સનો પરિવાર છે. પી. પી. ઓ. અલ્ગોરિધમ્સ નીતિ ઢાળ પદ્ધતિઓ છે, જેનો અર્થ છે કે તેઓ સ્થિતિ-ક્રિયા જોડીઓને મૂલ્યો સોંપવાને બદલે નીતિઓની જગ્યા શોધે છે. પી. પી. ઓ. અલ્ગોરિધમ્સમાં ટ્રસ્ટ રિજન પોલિસી ઓપ્ટિમાઇઝેશન (ટી. આર. પી. ઓ.) અલ્ગોરિધમ્સના કેટલાક ફાયદા છે, પરંતુ તેઓ અમલમાં મૂકવા માટે સરળ, વધુ સામાન્ય અને વધુ સારી નમૂનાની જટિલતા ધરાવે છે. તે એક અલગ ઉદ્દેશ્ય કાર્યનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ ટેમ્પોરલ ડિફરન્સ લર્નિંગ થિયરી સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ઓપનએઆઈ ગિટહબ રેપો મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ દ્વારા પ્રોક્સિમલ પોલિસી ઓપ્ટિમાઇઝેશનની જાહેરાત