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...
论文解决的问题: DQN:更好的对item和用户喜好的动态变化进行建模,DQN可以同时兼顾当前收益和未来收益。 将用户活跃度作为反馈信息。相比只考虑用户最近的返回间隔信息,论文选取多样的历史返回信息;并且,模型可以在任何时间预估用户的活跃度而不仅仅是用户返回app时。 使用DBGD算法做探索部分。通过在最近的推荐item中随机...
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...
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。推荐阅读经典教材和论文来建立扎实的理论基础。 2️⃣ 确定研究方向 🎯 在Q-learning领域,你可以从多个方向着手。例如,研...
价值的评估,这就涉及到distribution shift / extrapolation error问题,如果是迭代的 multi-step off-policy 评估,还会受到Iterative error exploitation问题影响,在 one-step 论文 中这些都有了详细分析。过去的方法从各种角度出发缓解这两个问题,可以如下分类
许多 Offline RL 方法都涉及到 Q 价值的评估,这就涉及到 distribution shift / extrapolation error 问题,如果是迭代的 multi-step off-policy 评估,还会受到 Iterative error exploitation 问题影响,在 one-step 论文 中这些都有了详细分析。过去的方法从各种角度出发缓解这两个问题,可以如下分类...
简介:【Python】 基于Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码+论文)【独一无二】 一、设计要求 该项目的设计要求是开发一个基于 Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏系统,包括环境搭建、算法实现和图形界面展示。首先,需要创建一个贪吃蛇游戏环境(SnakeEnv 类),定义游戏规则、状态空间和动作空间,并实现重置和执行动作的逻...
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,At)+αH(π(⋅|St))](2)(2)πMaxEnt∗=argma...
Model-based learning:机器已对环境进行了建模,能够在机器内部模拟出与环境相同或者近似的状况。在已知模型的环境中学习称为“有模型学习”,也就是这里讲的 model-based learning。此时,对于任意状态 x,x' 和 动作 a,在状态 x 下执行 动作 a 转移到 状态 x' 的概率p 是已知的,该转移所带来的奖赏 R 也是已...
本论文由DeepMind发表于2015年NIPS的一篇论文,作者Hasselt。 前言: Q-Learning算法由于受到大规模的动作值过估计(overestimation)而出现不稳定和效果不佳等现象的存在,而导致overestimation的主要原因来自于最大化值函数(max)逼近,该过程目标是为了最大的累计期望奖励,而在这个过程中产生了正向偏差。而本文章作者巧妙的是...