В чем разница между методами PPO и RL при обучении нейросетей?

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. hoverbotnsk.ru Ключевая идея — ограничение изменения политики на каждом шаге. hoverbotnsk.ru Это достигается с помощью «проксимальной» функции оптимизации, которая штрафует слишком большие отклонения от текущей политики. hoverbotnsk.ru
2. RL (обучение с подкреплением) моделирует обучение методом проб и ошибок. education.yandex.ru 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. education.yandex.ru