impaladqnreinforcement-learning-algorithmsppomuzeroqmix UpdatedSep 12, 2023 Python johan-gras/MuZero Star207 Code Issues Pull requests A structured implementation of MuZero reinforcement-learningtensorflowworld-modelsmuzero UpdatedJun 4, 2022 Python
无论是经典的 MCTS，还是集成了深度学习的 AlphaZero 和 MuZero 中的 MCTS，都可以在以下链接中找到其...
hypothetical steps:在每种环境下,作者训练 MuZero 的 hypothetical steps K = 5 ,即通过 dynamics network 从当前状态向下推导5步,在每一步给出转移到的 state 和相应 reward, 并根据 prediction network 得到预测的 policy 和 value,在这5步上计算相应的 loss 更新网络。 (表1:MuZero 主要超参数。其他详细参数...
Sampled MuZero 论文提出了一种基于采样的策略迭代框架(sample-based policy iteration framework)。其核心思想是:在动作空间的采样子集上计算改进的策略,融合到原有到强化学习算法优化设计中。当采样动作的数量趋近于整个动作空间的大小时,基于采样的改进策略(sampled improved policy)将依概率收敛于完整动作空间上的改进策...
论文[1] 对 MuZero 智能体学习到的潜在表征(latent representation)进行了可视化分析。研究发现,观察表征(observation embeddings)与内部状态通过动力学网络得到的表征(internal state transition dynamics)之间的轨迹可能会存在偏离现象,这可能在规划过程中引起不稳定。基于这一观察,论文 [1] 提出了两种正则化技术来增强 ...
在这篇论文中,作者研究了 Reanalyse 算法及其在数据高效 oneline RL 和 offline RL 中的应用。在 Reanalyse 框架下结合 MuZero 的具体实现,得到了 MuZero Unplugged,这是一个统一的基于模型的 RL 算法,在在线和离线强化学习中都达到了新的 SOTA。 具体来说,MuZero Unplugged 在 online RL 设置下的 Atari 环境中...
原论文在以下三个环境中对 Stochastic MuZero 的性能进行了验证: 2048:这是一个含有随机元素的单人游戏; 西洋双陆棋(Backgammon):这是一种两人零和游戏,由于使用了骰子,因此具有随机性; 围棋(Go):这是一个确定性的环境,用于评估在确定性环境中应用 Stochastic MuZero(相对于MuZero)可能导致的性能损失。 这些测试环...
为了解决这一问题,在根节点和非根节点上,论文 [1] 提出了一种基于Gumbel Top-k trick 无重复采样动作的策略提升方法,来代替 AlphaZero 中启发式的动作选择方法。作者将该方法用于改进 AlphaZero 和 MuZero 算法,并将其命名为 Gumbel AlphaZero 和 Gumbel MuZero 算法,当模拟次数极少时,在棋类游戏和 Atari 等...