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 :...
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...
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...
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...
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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...
基于Ｑ￣Ｌｅａｒｎｉｎｇ反馈机制的无线传感网络 通信节点自愈算法 ∗ 杨㊀惠∗ (兰州文理学院传媒工程学院ꎬ甘肃兰州７３００００)摘㊀要:针对目前无线网络通信节点自愈能力差ꎬ以及自愈后网络流量出口带宽低的问题ꎬ提出基于Ｑ￣ｌｅａｒｎｉｎｇ反馈机制的无线传感网络通信节点自愈算法ꎮ通过计算网路节点的...
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
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stat...