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...
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...
说到底源于sigmoid,或者说exponential family所具有的最佳性质,即maximum entropy的性质。maximum entropy可以给logistic regression一个很好的数学解释。 为什么maximum entropy好呢?entropy翻译过来就是熵,所以maximum entropy也就是最大熵。熵原本是information theory中的概念,用在概率分布上可以表示这个分布中所包含的不确定...
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)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...
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。
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...
MaxInfoRL naturally trades off maximization of the value function with that of the entropy over states, rewards, and actions. MaxInfoRL is very general and can be combined with a variety of off-policy model-free RL methods for continuous state-action spaces. We provide implementations of Max...
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。
In this paper, we propose a max-min entropy framework for reinforcement learning (RL) to overcome the limitation of the soft actor-critic (SAC) algorithm implementing the maximum entropy RL in model-free sample-based learning. Whereas the maximum entropy RL guides learning for policies to reach...