同时,这样拆分还有一个好处,就是policy gradient只与 C_\phi相关,不会受到过去信息的影响,可以有效降低训练难度。 实际操作中,objective function写为: 就是一个TD loss加上一个正则项。论文中说,这里的正则项主要是为了防止 H_\phi拿走了太多的信息量。(感觉文中说的不是很清楚,后面具体实现部分我倒是有一些...
即便off-policy和behavior agent训练自同一个数据源,off-policy表现仍然比behavior要差(初始policy的差别) Batch-Constrained Reinforcement Learning 原本的off-policy Q价值算法选择动作只考虑价值的高低,不关心对价值估计的准确程度,因此选择错误的行为。但是off-policy对和数据集中动作相似的行为有着准确的评估,由此反推...
然后文章提出了batch-constrained reinforcement learning来约束当前的policy和收集data的policy的距离,从而更有效的学习。 extrapolation error指的是对于没有见过的状态动作对,估计值不准确。导致这个问题的原因在于the mismatch between the dataset and true state-action visitation of the current policy.这个问题可能有以...
上面的三幅图显示了 Behavior Policy 和 off-policy DDPG 的 return 曲线,下图三幅图显示了两个算法下 agent 的价值估计和真实价值,可以发现 online 训练的 behavioral DDPG 在三种情况下均的平均收益都远超 offline 设定下的 off-policy DDPG 即使在 Concurrent 数据下,off-policy DDPG 表现还是很差,说明在初始...
文章要点:提出了一种新的在off-policy算法中修正behavior policy和target policy的方法:Retrace(λ)。最常见的修正当然是importance sampling,这个方式不仅用在value based方法中,在policy based方法中也最常用。除此之外,在value based 方法中还有Q(λ)和TB(λ)。这些方法的目的都是为了修正轨迹,使得虽然轨迹是从beha...
We introduce a novel\nclass of off-policy algorithms, batch-constrained reinforcement learning, which\nrestricts the action space in order to force the agent towards behaving close\nto on-policy with respect to a subset of the given data. We present the first\ncontinuous control deep ...
Policy Gradient Methods in Reinforcement Learning Objective Function 不同于value-based methods,policy-based methods的目标是: 对于给定的policy: 其中θ为参数,以求找到使得policy最好的θ 那么如何衡量一个policy π的好坏呢?根据David Silver: 我们可以使用average value: (1) 或每个时间步得到的ave... ...
Reinforcement Learning: Model-free control Monte-Carlo对off-policy进行更新使用TD对off-policy进行更新使用Q-learning进行off-policy的更新上一节讲到的是对未知MDP的valuefunction进行估计,这一节是对未知MDP的valuefunction进行优化。估计这部分的东西可以用于预测,优化valuefunction就可以用于控制。使用Model-Free进行控制...
off-policy 与环境交互的agent和学习的agent是不同的agent shortcoming:on-policy方法,在每次做gradient ascent需要重新sample training data。 off-policy方法与环境交互的agent参数 是固定的,sample的training data可以多次使用。 Import sampling 从概率分布p中sample ...
Safe and efficient off-policy reinforcement learning(Retrace),**发表时间:**2016(NIPS2016)**文章要点:**提出了一种新的在off-policy算法中修正behaviorpolicy和targetpolicy的方法:Retrace(λ)。最常见的修正当然是importancesampling,这个方式不仅用在valueb