参考沙普利值,马尔科夫沙普利值同样具有以下四个特性: Shapley Q-Learning 论文先基于以下两个前提条件,定义沙普利-贝尔曼最优方程(Shapley-Bellman Optimality Equation,SBOE)。其中,条件 2 表示假设局部 Q 值与全局 Q 值之间存在线性关系,如果w_i(s,a_i^*)=\frac{1}{|\mathcal{N}|},则表示所有智能体对全...
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...
这篇论文的核心发现是关于离线强化学习(Offline Reinforcement Learning, RL)的一个新方法:通过隐式值正则化(Implicit Value Regularization, IVR)来优化学习过程。作者提出了一个称为稀疏Q学习(Sparse Q-Learning, SQL)的新算法,这个算法在处理数据集时引入了稀疏性,可以更有效地学习值函数。这种方法在D4RL基准数据...
Learning from Delayed Reward 该论文的页面为: http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/thesis.html 下载地址为: http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/new_thesis.pdf 论文页面对这篇文章的描述: The thesis introduces the notion of reinforcement learning as learning to contr...
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...
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...
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 ...
Upward Bias,或者说 Overestimation 问题最早是在1993年由 Sebastian Thrun 和 Anton Schwartz 两位学者提出(论文:"Issues in Using Function Approximation for Reinforcement Learning"),他们观察到 Q-learning 会有高估动作价值( 值)的倾向,并将此问题归因为函数近似器不够灵活。而 Hado van Hasselt 在 NeurIPS 2010...