Разница между методами PPO и RL при обучении нейросетей заключается в подходе к обучению:

1. PPO (проксимальная оптимизация стратегии) работает итеративно, постепенно улучшая политику агента на основе собранных данных. 5 Ключевая идея — ограничение изменения политики на каждом шаге. 5 Это достигается с помощью «проксимальной» функции оптимизации, которая штрафует слишком большие отклонения от текущей политики. 5
2. RL (обучение с подкреплением) моделирует обучение методом проб и ошибок. 3 Вместо получения обучающей выборки на вход такой алгоритм взаимодействует со средой, а в роли «разметки» выступает награда — скалярная величина, которая выдаётся после каждого шага взаимодействия со средой и показывает, насколько хорошо алгоритм справляется с поставленной ему задачей. 3