Extrapolation Error in Deep Reinforcement Learning 以前的off-policy算法一般使用ε-greedy形式进行探索,这能保证buffer中的样本与当前策略高度相关。若使用的是几乎无关的数据集,发现算法性能将快速下降,这说明off-policy算法在面对真正的off-policy情况下实际上是效率较低的 本文使用Hopper环境训练DDPG算法,设置了三种情...
Intro 本文主要探讨了一种名叫Batch Reinforcement Learning的方法,这种方法基于静态数据集进行学习,免去了与环境交互带来的开销 offpolicy策略在offline问题上失效的原因被归结为外延误差,即没见过的状态-动作对在算法中被错误估计。外延误差被归结于当前策略产生的状态分布和行为策略产生的分布不同 BCQ算法的目标是在最大...
文章链接:Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration 发表:ICML 2019 领域:离线强化学习(offline/batch RL)—— RL-Based 策略约束 代码:Batch-Constrained Deep Q-Learning (BCQ) 摘要:强化学习的许多实际应用限制了 agent 只能从已经收集到的固定批数据中学习,并且禁...
作者提出Batch-Constrained deep Q-learning (BCQ)来解决这个问题,大概思路就是用state-conditioned generative model to produce only previously seen actions。具体需要满足如下目标 作者定义了网络,一个生成模型G,一个扰动模型ξξ,再加两个Q网络。生成模型用来生成data里出现过的动作,扰动模型用来给生成的动作加一个...
在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中,Off-Policy算法的超参数是调整模型性能的关键。以下是一些常见的超参数,它们就像一把把钥匙🔑,能让你的模型运行得更快、更灵活、更准确。 网络宽度📏 网络宽度指的是深度学习中全连接层的宽度,即特征的数量。想象一下,这就像是一座大桥的宽度,决定了可以同时...
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 , 期望为 在不能对p直接采样的情况下,有 因此,我们对概率分布q进行采样,能够得到相同的 ...
This work examines batch reinforcement learning--the task of maximally exploiting a given batch of off-policy data, without further data collection. We demonstrate that due to errors introduced by extrapolation, standard off-policy deep reinforcement learning algorithms, such as DQN and DDPG, are ...
Deep reinforcement learning (DRL) is widely used for autonomous UAV navigation; however, current techniques often oversimplify the environment or impose movement restrictions. Additionally, most vision-based systems lack precise depth perception, while range finders provide a limited environme...
3.2. Maximum Entropy Reinforcement Learning 标准RL使期望奖励总和 最大化。我们将考虑一个更通用的最大熵目标(例如,Ziebart (2010)),该目标通过在ρπ(st)上策略的期望熵增大目标来支持随机策略: 温度参数α确定了熵项对奖励的相对重要性,从而控制了最优策略的随机性。最大熵目标不同于常规RL中使用的标准最大...
4.2 Batch-Constrained Deep Reinforcement Learning 5、Experiments 6、Conclusion 摘要 强化学习的很多应用场景都要求智能体使用已经收集好的参数集进行训练。本篇文章证明由于推断误差的存在,标准的off-policy DRL算法比如DQN或DDPG当用于训练的数据和当前策略不相符时,不能够发挥很好的效果,所以并不适用于参数集固定的场...