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。
Mildly Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning 本文认为当前的offline RL算法都太过保守,限制了值函数的泛化性,阻碍了性能提升。 在连续状态动作空间的offline RL中,需要神经网络能够从数据集中提取知识,将其泛化到邻近的未知state和action。也就是说,神经网络要能根据数据集提供的次优轨迹,生成能力...
首先,我们推导出一个连续变量的Q-learning算法,我们称为归一化优势函数 (NAF), 将它作为更常用的策略梯度和评估-决策 (actor-critic) 方法的替代品. NAF表征允许我们将Q-learning经验性重复应用于连续任务,并大极大地提高了一系列模拟机器人控制任务上的表现. 为了进一步提高我们尝试的效率,我们探索了利用已学会的模...
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...
Q_learning强化学习算法的改进及应用研究共3篇Q_learning强化学习算法的改进及应用研究1强化学习是机器学习中的一种重要手段,用于训练机器代理在环境中执行动作,以实现某种目标。在强化学习中,智能体通过与环境不断交互获得奖励信号,通过不断训练学习如何做出最优的决策。Q-learning算法是强化学习中常用的算法之一,但是它...
这篇文章(准确的说是作者在1987年发表的一篇会议论文,集成在了这篇学位论文中了)建立了现在意义上的强化学习模型,它第一次将trial-and-error 和 dynammic programming 和 temporal diffecrence 结合在了一起,并提出了Q-Learning算法。在某种意义上它可谓是“万恶之源”。
下面就是强化学习算法的核心! # Q-learning algorithmforepisodeinrange(num_episodes):current_node=start_node_indexprint(episode)whilecurrent_node != end_node_index:# Choose action based on epsilon-greedy policyifnp.random.uniform(0,1) < epsilon:#...
在强化学习中,Q-Learning算法是一种常用的方法,可以有效地解决大量的问题,同时也可以通过一些优化方法来提高其效率和准确性。 Q-Learning算法是一种基于值函数的强化学习算法,其主要思想是通过学习价值函数来选择最佳行动。具体地说,价值函数表示对每个状态和行动的优劣程度的估计,可以帮助智能体选择最优策略。通过与...
Offline RL 类算法致力于从这样的静态数据集中学习有效策略而无需环境交互。实践中 Offline RL 方法遇到的一个主要挑战是:标准 off-policy RL 方法可能由于数据集和学习策略之间的价值分布漂移而失效,这种问题再在数据分布复杂或具有多模态特性时尤其突出。本文中我们提出了 conservative Q-learning (CQL) 方法,它旨在...
Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前,首先要弄清楚两个概念:Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念,