离线的数据提供给在线强化学习使用有意义吗:我觉得还是有意义的,提供额外的数据总是没什么大错的。 为什么不直接使用离线强化学习:对于离线强化学习不太熟悉。我认为离线强化学习之所以可以训练,是因为可求的最优策略与离线的数据是具有类似的分布的,这里的分布我指的是状态的分布。不然offline RL一训练不就遇到了OOD问...
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...
近年来，强化学习 (RL) 在深度学习的带动下发展迅速，从游戏到机器人领域的各种突破，激发了人们对设计复杂、大规模 RL 算法和系统的兴趣。然而，现有 RL 研究普遍让智能体在面对新的任务时只能从零开始学习，难以利用预先获取的先验知识来辅助决策，导致很大的计算开销。而在监督学习领域，预训练范式已经被验证为有...
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本技术涉及强化学习,特别是涉及一种基于离线-在线混合强化学习的智能决策方法和装置。 背景技术: 1、不同于机器人、自动驾驶、辅助医疗等控制类决策任务,博弈对抗属于博弈类决策问题。博弈类决策任务是指智能体在与环境交互时,环境的状态转移由智能体和对手智能体共同主导,智能体通过感知环境状态和奖励反馈执行决策动作...
离线。强化学习是机器学习领域中的一个分支，运动规划由路径规划和轨迹规划组成，强化学习路径规划是离线的，离线学习的目的是从离线数据中获得一个奖励最大化的RL策略。
最近，一些研究探讨了离线训练模型的可能性。在这种情况下，Agent通过分析固定的数据集来学习完成给定的任务，因此不会主动与虚拟环境交互。而这种方法虽然在某些任务上取得了很好的效果，但它们不允许代理实时主动学习。加州大学伯克利分校的研究人员最近引入了一种新的算法，融合了在线和离线RL方法对AI进行训练。该算法是...
该方法通过从先前的数据集(专家演示,先前的实验数据或随机探索数据)进行离线训练,然后通过在线交互快速进行微调来学习复杂的行为 经过强化学习(RL)训练的机器人有潜力用于各种挑战性的现实世界中的问题。要将RL应用于新问题,通常需要设置环境,定义奖励功能,并通过允许机器人从头开始探索新环境来训练机器人解决任务。尽管...
离线强化学习有助于：1）使用现有数据预训练一个强化学习智能体；2）基于强化学习算法利用固定交互数据集的能力对他们进行实验评估；3）对现实世界的问题产生影响。然而，由于在线交互与固定数据集中的交互数据分布不匹配，离线强化学习面临很大的挑战。即，如果一个经过训练的智能体采取了与数据收集智能体不同的行动，...
4、技术方案:一种针对多关节机器人控制的基于持续策略重振的离线到在线可泛化强化学习方法,目的是提升机器人在面对从离线数据集转向在线环境时的泛化能力。该方案采用在线“异策略”强化学习框架,并引入了创新机制,以解决现有技术对离线数据集过度依赖和泛化能力不足的问题。核心思想是通过固定周期的持续策略重振恢复策略...