DQN对Q-Learning改进: 用深度卷积神经网络来逼近值函数 利用经验回放来训练神经网络 Nature DQN 问题:在DQN中,计算目标值和计算当前值用的是同一个神经网络,我们在计算目标值的时候要用到Q网络的参数,然后,又利用目标值和当前值来更新网络的参数,两者依赖性较强,不利于模型收敛。 解决:因此使用两个网络,一个网络...
首先,我们推导出一个连续变量的Q-learning算法,我们称为归一化优势函数 (NAF), 将它作为更常用的策略梯度和评估-决策 (actor-critic) 方法的替代品. NAF表征允许我们将Q-learning经验性重复应用于连续任务,并大极大地提高了一系列模拟机器人控制任务上的表现. 为了进一步提高我们尝试的效率,我们探索了利用已学会的模...
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 : 在介绍章节中提到的,标准Q学习算法在处理Bellman方程时面临的主要挑战是什么? 3.方法比较 : Extreme Q-Learning如何在不使用策略网络的情况下,实现MaxEnt Q-learning算法? 4.关键洞察 : MaxEnt RL框架中的软Bellman操作符...
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 incremental dynamic programming, and describes a range of algorithms for doing this, including Q-learning, for which a sketch of a proof of convergence is given...
Model-Free RL: Deep Q-Learning 1. DQN 2013: Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 2015: Human-level control through deep reinforcement learning 【待补充】 2. DRQN 2015: Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 针对DQN的改进工作,主要是引入Recurrent结构来解决POMDP问题。 通过...
1. 我们得到和评价一个 Q-function表示,可以进行有效的连续 domains 的Q-learning; 2. 我们评价几个 naive 的方法来融合学习到的模型 和 model-free Q-learning,但是表明在我们连续控制任务上几乎没有影响; 3. 我们提出将 局部线性模型 和 局部 on-policy imagination rollouts 来加速 model-free 连续的 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 ...
我们将我们的方法称为 implicit Q-learning (IQL),它易于实现,计算效率高,并且只需要额外训练一个具有非对称 L2 损失的 Critic。IQL 在 D4RL 数据集上表现出 SOTA 的性能,我们还演示了 IQL 在 Offline 初始化后使用 Online 交互实现了很强的 fine-turn 性能...
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...
Q-Learning Networks - Q-Learning 网络1. 【Q-Learning Networks】Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning 【Q-Learning 网络】Rainbow:结合深度强化学习的改进 作者:Matteo Hessel, …