1.摘要内容理解: 这篇论文的核心发现是什么? (答案位于“ABSTRACT”小节) 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...
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...
qlearning时候,agent要找到旅行策略。 2.1 一些假设 固定的活动序列:家 - 公交 - 工作 - 走路 - 休闲 - 走路 - 购物 - 公交 - 家 state = (活动,当前位置) 位置有限,如下所示 只看旅行reward 学习系数 = 1,奖励衰减 = 0.8, 贪婪率 = 1(100%探索) 假设在两个地点之间旅行的即时奖励取决于旅行方式,...
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...
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...
Q-Learning is an off-policy temporal difference control algorithm:$$Q\left(S_{t}, A_{t}\right) \leftarrow Q\left(S_{t}, A_{t}\right) + \alpha\left[R_{t+1} + \gamma\max_{a}Q\left(S_{t+1}, a\right) - Q\left(S_{t}, A_{t}\right)\right] $$The learned action-...
【摘 要】针对无人机自组网(UANET)网络拓扑变化频繁,传统路由协议建立链路的稳定性较差,而导致的链路断裂、高负载情况下的业务丢失等问题,提出了基于链路质量与节点负载估计的Q学习UANET路由协议,该协议在最优链路状态路由(OLSR)协议的基础上,使用Q-learning算法,将跳数、链路质量和节点负载作为路由决策的奖励函数,...
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 ...
本文探讨了2022年6月在arXiv上发布的关于离线强化学习的论文——Mildly Conservative Q-Learning（MCQ），该研究关注当前offline RL算法的保守性问题，认为这限制了值函数的泛化能力。MCQ提出，现有的方法过于保守，如惩罚OOD动作会导致值函数在数据集边缘急剧下降，而策略约束方法依赖于行为策略的质量。MCQ的...
今天要读一篇 Amy Greenwald 的论文《Correlated-Q Learning》,先记一下论文中的基础概念,然后再去深入解读。 这篇论文的目标是:在 general-sum 马尔可夫博弈中学习均衡策略 纳什均衡: 不同的 action 服从独立概率分布 所有的 agents 都针对另一个概率进行优化 ...