Offline RL 算法(到目前为止)建立在标准的off-policy深度强化学习算法之上,这些算法倾向于优化某种形式的贝尔曼方程或TD误差。 大多数 IL 问题假设有一个最优的,或者至少是一个高性能的提供数据的演示器,而Offline RL 可能必须处理高度次优(subopt)的数据。 大多数 IL 问题没有奖励函数。Offline RL 有奖励,而且可...
离线强化学习最初英文名为:Batch Reinforcement Learning, 后来Sergey Levine等人在2020年的综述中使用了Offline Reinforcement Learning(Offline RL), 现在普遍使用后者表示。Offline RL 可以被定义为 data-driven 形式的强化学习问题,即在智能体(policy函数?)不和环境交互的情况下,来从获取的轨迹中学习经验知识,达到使目...
离线强化学习(Offline RL)系列1:离线强化学习原理入门 【更新记录】 离线强化学习(Offline RL)作为深度强化学习的子领域,其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务,被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程,并就一些经典的问题进行了解释和...
(c)表示了offline RL,用一个behavior policy 采样一系列数据,放在buffer,离线训练policy,只是test的时候再跟环境交互。 1.2 Offline RL问题综述 任何off-policy RL的方法都可以用来做offline RL,一共4类方法 (1)Policy Gradient 策略梯度 (2)Approximate dynamic programming 近似动态规划:即求Q函数的通用方法(都用...
Offline RL是RL的一个古老的问题,之前叫做Batch RL(多谢 @俞扬 老师在评论区中提醒),为了解决Offline中存在的问题,Scott Fujimoto(TD3的作者)在Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration中提出BCQ算法,解决了如何在与环境零交互仅用样本(经验池中的数据(s,a,r,s′),这个数据可以是之前训练好的...
1. Offline RL 背景 Offline RL 是这样一种问题设定:Learner 可以获取由一批 episodes 或 transitions 构成的固定交互数据集,要求 Learner 直接利用它训练得到一个好的策略,而且禁止 Learner 和环境进行任何交互,示意图如下 关于Offline RL 的详细介绍,请参考 Offline/Batch RL简介 ...
Offline RL 算法(到目前为止)建立在标准的off-policy深度强化学习算法之上,这些算法倾向于优化某种形式的贝尔曼方程或TD误差。 大多数 IL 问题假设有一个最优的,或者至少是一个高性能的提供数据的演示器,而Offline RL 可能必须处理高度...
Offline RL 可以被定义为 data-driven 形式的强化学习问题,即在智能体(policy函数?)不和环境交互的情况下,来从获取的轨迹中学习经验知识,达到使目标最大化,其和Online的区别如图所示: 图片来源自:Offline Reinforcement Learning 后来Sergey在论文中归纳如下图所示: ...
1.1 Offline RL Offline RL是这样一种问题设定:Learner 可以获取由一批 episodes 或 transitions 构成的固定交互数据集,要求 Learner 直接利用它训练得到一个好的策略,而且禁止 Learner 和环境进行任何交互,示意图如下 关于Offline RL 的详细介绍,请参考 Offline/Batch RL简介 ...
影响Offline RL的因素：数据集大小、多样性、算法选择。实验结果显示，随着数据比例的增加，性能增加；离线REM和QR-DQN在不同游戏中的表现与在线DQN相当；算法选择上，离线TD3性能优于离线DDPG和收集离线数据的行为策略。实验结果分析：离线DQN在所有游戏上的表现不如在线DQN；离线QR-DQN在大多数游戏上优于...