we avoid computing Q-values using out-of-distribution actions which is often a substantial source of error. Our key insight is to introduce an objective that directly estimates the optimal soft-value functions (LogSumExp) in the maximum entropy RL setting without needing to sample from a policy...
交叉熵(Cross-Entropy) Softmax函数 gumbel_softmax解决的问题 假设如下场景: 什么是Gumbel distribution? 定义 证明 熵(Entropy) 一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用,透彻理解交叉熵背后的直觉_最大交叉熵-CSDN博客 信息量 首先是信息量。假设我们听到了两件事,分别如下: 事件A:巴西队进入了2018世界杯决赛圈。 事...
MAXINFORL 在这种增强中引入了两个 exploration bonus:policy entropy 和 information gain。此外,在这种策略中,Q-function 和 policy update rules 收敛到 optimal policy。 该研究团队在基于 state 和 visual control task 的几个深度 RL benchmark 上评估了使用 Boltzmann exploration 的 MAXINFORL。对于基于 state...
代码链接:https://github.com/MIRALab-USTC/RL-SPF/ 研究背景与动机 深度强化学习算法在机器人控制[1]、游戏智能[2]、组合优化[3]等领域取得了巨大的成功。但是,当前的强化学习算法仍存在「样本效率低下」的问题,即机器人需要大量与环境交互的数据才能训得性能优异的策略。
Whereas the maximum entropy RL guides learning for policies to reach states with high entropy in the future, the proposed max-min entropy framework aims to learn to visit states with low entropy and maximize the entropy of these low-entropy states to promote better exploration. For general ...
交叉熵(Cross-Entropy)交叉熵由两部分组成：p的熵和q与p的差异。在机器学习中，交叉熵用于评估label和predicts之间的差距。它简化了优化过程，使得评估模型变得简单直接，因此在机器学习中广泛使用。选择交叉熵做loss函数的原因包括：1）在线性回归问题中，MSE（Mean Squared Error）更适合，而在逻辑分类...
熵(Entropy)理解交叉熵在机器学习中的使用和直觉背后的逻辑。熵衡量信息量，事件越不可能发生，获取的信息量越大。信息量与事件概率有关，是消息中不确定性的度量。相对熵（KL散度）相对熵衡量两个概率分布之间的差异，用于评估模型预测与真实数据分布的接近程度。在机器学习中，评估模型通常关注的是交叉熵...
使用Softmax 函数和 CrossEntropyLoss 损失函数的步骤如下: 模型的输出向量经过 Softmax 函数转换,得到预测的类别概率分布。 真实标签进行 one-hot 编码,以便与预测概率分布进行对比。 将预测的类别概率分布和真实标签传递给 CrossEntropyLoss 损失函数。 计算交叉熵损失,衡量预测分布和真实分布之间的差异。
MaxInfoRL boosts exploration in RL by combining extrinsic rewards with intrinsic exploration bonuses derived from information gain of the underlying MDP. MaxInfoRL naturally trades off maximization of the value function with that of the entropy over states, rewards, and actions. MaxInfoRL is very ...
def cross_entropy(y_hat, y): return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))) # 这里返回 n 个样本各自的损失,是 nx1 向量 # 优化方法:小批量随机梯度下降 def sgd(params, lr, batch_size): for param in params: param.data -= lr * param.grad / batch_size # 注意这里更改 para...