1.3 Offline RL 优化目标 1.4 期望回归(Expectile Regression) 2. IQL原理部分 2.1 值函数构造(Expectile Regression构造) 2.2 策略函数构造(Policy Extraction by AWR) 2.3 伪代码 3. 实验结果分析 4. 代码实现 5. 关于OpenReview审稿意见 6. 项目部署过程 参考文献 OfflineRL推荐阅读 [更新记录] 论文信息:Ilya ...
Offline RL : IQL shylock There is a longer way to go 3 人赞同了该文章 Paper : Implicit Q Learning IQL尝试避免评估数据集之外的动作,利用SARSA的更新方式和expectile回归去学习行为策略的Q函数,再通过advantage-weighted behavioral cloning学习策略。
1. Offline RL 背景 Offline RL是这样一种问题设定:Learner 可以获取由一批 episodes 或 transitions 构成的固定交互数据集,要求 Learner 直接利用它训练得到一个好的策略,而且禁止 Learner 和环境进行任何交互,示意图如下 关于Offline RL 的详细介绍,请参考 Offline/Batch RL简介 Offline RL 是近年来很火的一个方向...
offline RL 需要调和两个相互冲突的目标:① 学习一种比 behavior policy 改进的策略,② 尽量减少与 behavior policy 的偏差,以避免由于 distribution shift 而导致的错误。 这种trade-off 至关重要,因为当前的大多数 offline RL 方法,都需要在训练期间查询 unseen actions 的 value 来改进策略,因此需要将这些 action...
offline RL 需要调和两个相互冲突的目标:① 学习一种比 behavior policy 改进的策略,② 尽量减少与 behavior policy 的偏差,以避免由于 distribution shift 而导致的错误。 这种trade-off 至关重要,因为当前的大多数 offline RL 方法,都需要在训练期间查询 unseen actions 的 value 来改进策略,因此需要将这些 action...
offline model-based RL algorithm, IQL-TD-MPC, that extends the state-of-the-art Temporal Difference Learning for Model Predictive Control (TD-MPC) with Implicit Q-Learning (IQL); 2) we propose to use IQL-TD-MPC as a Manager in a hierarchical setting with any off-the-shelf offline RL ...
High-quality single-file implementations of SOTA Offline and Offline-to-Online RL algorithms: AWAC, BC, CQL, DT, EDAC, IQL, SAC-N, TD3+BC, LB-SAC, SPOT, Cal-QL, ReBRAC arxiv.org/abs/2210.07105 Topics reinforcement-learning gym offline-reinforcement-learning d4rl Resources Readme ...
Table 2: Normalized scores of AlignIQL against other baselines on D4RL sparse-reward tasks. We bold themeanvalues that ≥0.99 ∗ highest value. “-A“ refers to we only sweep over η∈{−1,1} while keeping otherparametersthe same as the IDQL. AlignIQL refers to we fix η=1. ...
High-quality single-file implementations of SOTA Offline and Offline-to-Online RL algorithms: AWAC, BC, CQL, DT, EDAC, IQL, SAC-N, TD3+BC, LB-SAC, SPOT, Cal-QL, ReBRAC - tinkoff-ai/CORL
通过offline RL学到的策略可以通过online的交互进一步提升。并且IQL很适合完成online fine-tuning,因为:① IQL具有很强的offline性能,能够提供一个较好的初始化 ② 不同于其它对策略施加约束的方法会对价值函数产生影响,IQL更适合并行 本文使用offline RL首先训练,然后在online训练1M,发现IQL确实更适合offline训练...