[offline RL论文]Offline RL with No OOD Actions: In-Sample Learning via Implicit Value Regularization 1 年前 云深时未见你关注本文发表在ICLR 2023上,notable top 5%OpenReview链接 1.Motivation 感觉这篇文章这块应该是硬讲的,应该是先有的方法,然后得到与IQL与CQL相关的分析结果。文章主要提出了一种和SAC...
Offline RL with No OOD Actions: In-Sample Learning via Implicit Value Regularization Haoran Xu, Li Jiang, Jianxiong Li, Zhuoran Yang, Zhaoran Wang, Victor Wai Kin Chan, and Xianyuan Zhan. ICLR, 2023. Extreme Q-Learning: MaxEnt RL without Entropy Divyansh Garg, Joey Hejna, Matthieu Geist...
深度学习的成功可以归结为数据集(ImageNet等)的准确强大,offline RL也不例外,思考以下问题: 如果轨迹(数据)全部是专家数据,Offline RL算法会学习到好策略吗? 如果轨迹全是预训练好的模型(比如训练好的PPO模型)产生的,Offline RL算法会...
分布偏移最主要的原因是learned policy 和behavior policy之间的偏移(从图中我们可以清晰的看到两者之间的区别),这也是offlineRL相比于Online RL在不能交互学习的情况下造成的。 2.2 OOD(out-of-distribution) action问题 OOD问题在Offline RL中非常常见,简单的可以理解为状态-动作对可能不在我们的offline Dataset中,对...
这个问题其实Fujimoto在2019年的时候就提到了(如图所示),但直到现在仍然对Offline RL算法的训练非常大的影响。 备注:Final buffer: train a DDPG agent for 1 million time steps, adding N (0, 0.5) Gaussian noise to actions for high exploration, and store all experienced transitions.Concurrent:train the ...
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说明。
offline RL 从之前收集的 dataset 中学习策略,而无需探索环境。由于 OOD actions 导致的 extrapolation error,将 off-policy RL 直接应用于 offline RL 通常会失败。 先前工作通过 penalize OOD action 的 Q value,或去约束 trained policy 接近 behavior policy 来解决此类问题。 然而,这些方法通常阻止了 value fun...
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。
15. offline RL | D4RL:最常用的 offline 数据集之一(1000) 16. (已解决)pulse secure 连接功能变灰禁用 连接面板找不到(951) 17. 运筹学 | 基础向 | 线性规划、单纯形法(868) 18. 线性代数 | 最小二乘法的直观理解(782) 19. 摇滚莫扎特(法扎)拼音歌词 | vivre à en crever 活到极限(765)...
这篇文章认为,在support constraint这个方向上,将offline RL中的策略约束方法可以分为两类: 1、参数化(parameterization):利用行为策略的生成模型直接限制学习策略采取的action; 缺点在于实际使用起来耗时长,不利于后续的迁移或者online的调优。 2、正则化(regularization):在actor loss上加一个惩罚项,衡量学习策略和行为...