目标策略:在行为策略产生的数据中不断学习和优化得到的策略,即学习训练完毕后拿去做行为评估的策略。on policy… 佳雨发表于AI算法的... 【强化学习 141】Off-Policy Evaluation 张海抱发表于强化学习前... 【论文速递10-20】Off-Policy TD控制方向优质论文与代码 AIandR艾尔...
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...
原论文链接:Offline RL Without Off-Policy Evaluation one-step and multi-step Gulcehre et al.[1]中展示的这张图片可以很清楚的表现 one-step(这篇文章称为 behavior value estimation) 和 multi-step 之间的差别。offline setting 下,之前的方法(例如 BCQ,CQL)都是策略评估和策略改进之间交替进行的,而 one...
Off-policy Evaluation in Infinite-Horizon Reinforcement Learning with Latent ConfoundersAndrew BennettNathan KallusLihong LiAli MousaviPMLRInternational Conference on Artificial Intelligence and Statistics
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...
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 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...
Minimax Value Interval for Off-Policy Evaluationand Policy OptimizationNan JiangDepartment of Computer ScienceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUrbana, IL 61801nanjiang@illinois.eduJiawei HuangDepartment of Computer ScienceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignUrbana, IL 61801jiaweih@illinois.edu...
We study the problem of evaluating a policy that is different from the one that generates data. Such a problem, known as off-policy evaluation in reinforcement learning (RL), is encountered whenever one wants to estimate the value of a new solution, based on historical data, bef...