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。
来自专栏 · 顶会论文分享 22 人赞同了该文章 一、概述 本文是一篇offline RL的相关文章,2022.06公布在arXiv上。 原文传送门: 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...
于 基于 Q-learning 的众包任务分配中的任务动态分配策略 目录 第 1章 绪论 ... 1 第 2章 相关理论技术 ...
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 control a Markov Decision Process by in...
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
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...
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 ...
我们可以解释为 Q-learning学习其实使用单估计器(single estimate)去估计下一个状态:那么是 的一个估计,一般的,将期望理解为对同一实验的所有可能运行的平均,而不是(通常在强化学习环境中使用)对下一个状态的期望,根据原理部分,Double Q-learning将使用两个函数 和(对应两个估计器),并且每个函数都会使用另一个函数...
Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies# 论文地址# soft Q-learning 笔记# 标准的强化学习策略 π∗std=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St,At)](1)(1)πstd∗=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St,At)] 最大熵的强化学习策略 π∗MaxEnt=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St...
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，论文还分析了滤波过程的弱Feller连续性，并证明了所提出控制策略...