学术论文：基于弱连续性的主观Q学习算法的收敛性分析 本文提到了对于弱Feller POMDPs（Partial Observable Markov Decision Processes，部分可观察马尔可夫决策过程）的量化逼近的研究。论文提出了一种基于Q-learning的控制策略，通过将POMDP问题转化为完全可观察的马尔可夫过程，并使用量化方法来近似概率分布。同时，论文还分析...
MCQ认为,只要OOD action的估计值不影响最优策略的学习,就可以赋予较高的值。 所以本文提出MCQ,通过给OOD action赋予合适的伪Q值来进行训练,保证足够保守性的同时提升泛化性,还在理论上证明了MCQ得到策略的性能 ≥ BC,并且不会高估OOD action。 二、方法 2.1 Mildly Conservative Bellman (MCB) Operator 首先,本文提...
3.Q-Learning: 核心思想:通过贝尔曼公式,来迭代Q函数,尝试解决信用分配问题,可以计算出每一个不同的s,a下对最终收益的贡献值。 定义:Q(s,a)函数,表示智能体agent在s状态下采用a动作,并在之后采取的都是最优动作条件下拿到的未来奖励 贝尔曼公式: Q(s,a) = r + \gamma max_{a^{'}}Q(s^{'},a^{...
我们的论文有三个主要贡献:第一,我们取得并评价了一个Q-learning表示,能够在连续领域中进行有效的Q-learning;第二,我们评估了几个能够把学习到的模型包含进模型无关的Q-learning的选项,并表明在我们的连续控制任务中,它们都缺乏效率。第三,我们提出,联合局部线性模型和局部在策略想象推广,加速对模型无关的连续Q-le...
Learning from delayed reward (Q-Learning的提出) (Watkins博士毕业论文)(建立了现在的reinforcement Learning模型) 最近在在学习强化学习方面的东西, 对于现有的很多文章中关于强化学习的知识很是不理解,很多都是一个公式套一个公式,也没有什么太多的解释,感觉像是在看天书一般,经过了较长时间的挣扎最后决定从一些...
1. 我们得到和评价一个 Q-function表示,可以进行有效的连续 domains 的Q-learning; 2. 我们评价几个 naive 的方法来融合学习到的模型 和 model-free Q-learning,但是表明在我们连续控制任务上几乎没有影响; 3. 我们提出将 局部线性模型 和 局部 on-policy imagination rollouts 来加速 model-free 连续的 Q-le...
Q-learning论文怎么写? 如果你想作为一名深度学习研究生,发表一篇关于Q-learning的论文,可以按照以下步骤进行: 1️⃣ 理解Q-learning的基础知识 📚 首先,你需要深入理解Q-learning的原理和算法。这包括熟悉它的工作原理,了解强化学习的基本概念,例如状态(state)、动作(action)、奖励(reward)等。推荐阅读经典教材...
本文中我们提出了 conservative Q-learning (CQL) 方法,它旨在通过学习一个保守的 Q 函数来解决这些问题,策略在这个 Q 函数下的期望值是其真实价值期望的下界。我们从理论上证明了 CQL 可以产生当前策略的价值下界,并且它可以被纳入到一个具有理论改进保证的策略学习过程中。在实践中,CQL通过一个简单的 Q-value ...
论文阅读(DRQN):Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文题目:Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 论文标题及作者信息截图 这篇论文最开始是15年提出来的,但最新的修订版本是17年的,下文所有内容都以17年版本为主。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1507.06527 所解决的问题?