Off-policy Evaluation 内容概要: 1)off-policy评估概述 2)Direct Method Estimator(DM) 3) Inverse Propensity Scoring(IPS) 4) Doubly Robust(DR) 1.概述 1.1 off-policy定义 强化学习中的off-policy方法采用两个策略,一个用来学习并最终成为最优策略,另一个具有试探性,用来产生智能体的行为样本。用来学习的策...
Off-Policy Evaluation(OPE)是一种用于评估强化学习中的策略的方法,它利用行为策略采样的数据来评估目标策略的价值函数。OPE的目标是估计一个给定的目标策略的价值函数,从而了解该策略的性能。 OPE可以通过多种方法进行,其中包括Direct Method Estimator(DM)、Inverse Propensity Scoring(IPS)和Doubly Robust(DR)等。这些...
讲两篇 off-policy evaluation 相关的工作,组会上面讲到。 原文传送门 Voloshin C, Le H M, Jiang N, et al. Empirical Study of Off-Policy Policy Evaluation for Reinforcement Learning[J]. arXiv preprint arXiv:1911.06854, 2019. Thomas P S, Theocharous G, Ghavamzadeh M. High-confidence off-p...
off-policy评估是强化学习领域中的一种重要技术，它允许我们在不需要使用目标策略直接采样数据的情况下，对策略进行评估。这一方法通常涉及到两个策略：目标策略和行为策略。目标策略用于评估，而行为策略则用于产生数据。在off-policy评估过程中，我们面临的主要挑战包括部分可观测性问题和反事实推理。部分可观...
摘要:先前的大多数 Offline-RL 方法都采用了涉及 Off-policy evaluation 的迭代 Actor-Critic (AC) 方法。本文中我们证明了只需简单地基于 behavior policy 的 on-policy 。这种 One-step 算法在大部分 D4RL benchmark 上击败了之前的迭代算法。这种 One-step baseline 在实现强大性能的同时,比以前提出的迭代算...
Monte Carlo Off Policy Evaluation 前面的一篇博文Monte Carlo(MC) Policy Evaluation 蒙特·卡罗尔策略评估介绍的是On-Policy的策略评估。简而言之,On-Policy就是说做评估的时候就是在目标策略本身上做的评估,而Off-Policy指的是在别的策略上对目标策略做评估。
Off-policy evaluation is an important topic in reinforcement learning, which estimates the expected cumulative reward of a target policy using logged trajectory data generated from a different behavior policy, without execution of the target policy. It is imperative to quantify the uncertainty...
Off-Policy Evaluation For Slate Recommendation Adith Swaminathan, Akshay Krishnamurthy, Alekh Agarwal, Miro Dudík, John Langford, Damien Jose, Imed Zitouni 2017 Neural Information Processing Systems|December 2017 下载BibTex This paper studies the evaluation of policies that recommend an ordered set of...
1.1 monte carlo on policy evaluationV^{\pi}(s) = E_{\tau \sim \pi}(R(\tau)|s_{0} ...
在强化学习的世界中,一件非常重要任务是:利用经验数据(experience),估计一个具体策略 \pi 的state value function, V^{\pi}(s) ,或者 state-action value function, Q^{\pi}(s,a) ,这个过程为策略评估(policy evaluation)。 如果这个经验数据采样于策略 \pi 自身,那我们称这个策略评估过程为on-policy. 如...