1. 离线、在线特征不一致 离线、在线特征不一致通常是模型线上效果不好的主要原因,然而,造成离在线特征不一致的原因却千奇百怪,有些还非常隐蔽。 实现上存在Bug。离线、在线特征的ETL过程通常不是由同一份代码完成的,比如,离线特征的计算过程一般是使用SQL语言在大数据平台上完成,而在线特征的加工通常是由C++、Go这...
4、将所述离线数据集存储在经验回放池,采用预先设置的混合采样方法从所述经验回放池中采集离线训练样本,根据离线强化学习算法和所述离线训练样本训练预先构建的策略网络和q值网络,将训练好的策略网络和q值网络作为在线训练的初始网络; 5、将在线数据集存储在所述经验回放池,采用所述混合采样方法从当前经验回放池中采集...
在这方面,诸如jsrl和ooo等方法通过多个策略的联合学习来摆脱离线部分的过度拟合导致的策略适应能力下降,pex引入了策略混合来动态混合离线策略和在线学习策略,自动实现双重策略的混合。 4、上述这些方法通常仅专注于实现从离线到在线强化学习当中策略学习的稳定性或者效率,尽管在从离线到在线强化学习系统当中取得了一定的进展...
这里你小弟的学习他的target policy的方法就是off-policy;离线学习+off-policy(异策略)：你玩完第一关...
而Online learning 实际上有两种含义，在两种意义下都和强化学习有关系，但是和on/off policy的概念没...
本申请涉及一种基于离线‑在线混合强化学习的智能决策方法和装置。所述方法包括:获取空中博弈仿真对抗中对抗双方交互产生的离线数据集;采用混合采样方法从离线数据集中采集离线训练样本,根据离线强化学习算法和离线训练样本训练预先构建的策略网络和Q值网络,将训练好
6月2日早10点,在「AI新青年讲座」第211中,CMU 机器人研究所在读博士胡亚飞将主讲《基于离线强化学习和在线自适应学习的机器人自主探索》。 讲者 胡亚飞,CMU Robotics Institute在读博士;主要研究方向为机器人感知与决策,涉及深度强化学习,运动规划,机器人自主探索,视觉SLAM等问题。在计算机视觉和机器人领域顶会顶刊...
主要研究方向为机器人感知与决策,涉及深度强化学习,运动规划,机器人自主探索,视觉SLAM等问题,在计算机视觉和机器人领域顶会顶刊发表数篇论文,并担任CVPR、ICRA、RAL等会议和期刊审稿人。 课程提纲 离线强化学习在机器人领域应用 预训练模型对机器人技术的影响 ...
policy可能没有关系。离线学习和在线学习的区别在于批次更新权重，具体的区别了解的不多。
不是一个概念。on/off-policy是强调采样和更新的策略是否相同。经典的sarsa算法是一种on-policy算法，是...