首发于强化学习-AUV-论文 切换模式写文章 登录/注册 论文速读——Extreme q-learning: Maxent RL without entropy Native8418 会的不多,每天学一点是一点 创作声明:包含 AI 辅助创作 10 人赞同了该文章 目录 收起 1.概念理解 : Extreme Q-Learning框架是如何避免计算使用分布外动作的Q值的? 2.理论基础 :...
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...
论文《SHAQ: Incorporating Shapley Value Theory into Multi-Agent Q-Learning》来自 NeurIPS 2022。这篇论文进一步讨论上一篇文章介绍的 SQPG,并提出 SHAQ 算法。在阅读这篇论文之前,再一次建议先阅读这篇文章了解合作博弈、核、以及沙普利值的详细内容。 Markov Convex Game 论文首先定义马尔科夫凸博弈(Markov Convex...
2015: Prioritized Experience Replay 针对DQN的改进工作,主要是提出优先经验回放以提高DQN的学习效率(replay important transitions more frequently)。 Experience replay liberates online learning agents from processing transitions in the exact order they are experienced. Prioritized replay further liberates agents fr...
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...
Despite this success, there’s something that bothers me with our previous approach: the agent always chooses the action with the highest value. So whenever a state-action pairstarts having a non-zero value, the agent will always choose it. The other actions will never be taken, which means...
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:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。 Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。实际上,之前是不知道是否这样的过高估计...
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...
然而,标准的off-policy RL算法可能会遇到几个问题,例如Q-learning的不稳定性以及平衡探索和利用。为了缓解这些问题,我们提出了SUNRISE,这是一种简单的统一集成方法,它与各种离策略RL算法兼容。SUNRISE集成了两个关键要素:(a)基于集成的加权Bellman备份,它根据Q集成的不确定性估计重新加权目标Q值,以及(b)使用最高...