V^{\pi}(s),或者 state-action value function,Q^{\pi}(s,a),这个过程为策略评估(policy evalua...
在强化学习的世界中,一件非常重要任务是:利用经验数据(experience),估计一个具体策略 \pi 的state value function, V^{\pi}(s) ,或者 state-action value function, Q^{\pi}(s,a) ,这个过程为策略评估(policy evaluation)。 如果这个经验数据采样于策略 \pi 自身,那我们称这个策略评估过程为on-policy. 如...
论文分享:Offline RL Without Off-Policy Evaluation 这是一篇 2021 年 NIPS 的工作,这篇文章与之前 offline RL 相关工作之间有很大的不同。这篇文章提出,one-step 的方法比 multi-step 甚至 iterative 的算法在 offline setting 下要更加鲁… 强化学习实...发表于顶会论文分... WHAT MATTERS FOR ON-POLICY ...
在强化学习的世界中,一件非常重要任务是:利用经验数据(experience),估计一个具体策略 \pi 的state value function, V^{\pi}(s) ,或者 state-action value function, Q^{\pi}(s,a) ,这个过程为策略评估(policy evaluation)。 如果这个经验数据采样于策略 \pi 自身,那我们称这个策略评估过程为on-policy. 如...