Proximal Policy Optimization
प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन (पी. पी. ओ.) 2017 में ओपन. ए. आई. में विकसित मॉडल-मुक्त सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम का एक परिवार है। पी. पी. ओ. एल्गोरिदम नीति प्रवणता विधियाँ हैं, जिसका अर्थ है कि वे स्थिति-कार्रवाई जोड़े को मूल्य निर्धारित करने के बजाय नीतियों के स्थान की खोज करते हैं। पी. पी. ओ. एल्गोरिदम में विश्वास क्षेत्र नीति अनुकूलन (टी. आर. पी. ओ.) एल्गोरिदम के कुछ लाभ हैं, लेकिन वे लागू करने में सरल, अधिक सामान्य और बेहतर नमूना जटिलता वाले हैं। यह एक अलग उद्देश्य कार्य का उपयोग करके किया जाता है। रीइनफोर्समेंट लर्निंग टेम्पोरल डिफरेंस लर्निंग गेम थ्योरी संदर्भ बाहरी लिंक ओपनएआई गिटहब रेपो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम रीइनफोर्समेंट लर्निंग द्वारा प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइजेशन की घोषणा