Reinforcement Learning with Deep Energy Based Policies 论文地址 "soft Q learning" 笔记 标准的强化学习策略 $$\begin{equation}\pi^ _{std} = \underset{\pi}{ar
首先,要知道soft-learning是一个很老的算法,其实就是在q-learning的基础上加了个soft变换,然后在探索阶段不使用epsilon-greedy探索,而是使用soft-q作为探索方法,而在训练参数时候使用的update方法依然是q-learning的TD方法; 然后,要知道本文的soft q-learning与之前的传统的soft q-learning的不同,就像刚提到的,之前...
Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies As far as I can tell, Soft Q-Learning (SQL) and SAC appear very similar. Why is SQL not considered an Actor-Critic method, even though it ha...
强化学习:人形机器人 —— soft-q-leanring的官方实现的配置环境,项目源码地址:https://github.com/rail-berkeley/softlearning调试这个代码其实没有什么实际意义,这里只是做了个尝试,纯
1.Critic(值函数):Q^{\mu}_\omega(s,a):S\timesA\rightarrow\mathbb{R} Q函数由参数\omega(DRL中就是网络参数)控制,将一个状态和动作对映射到一个实数。同Q-learning,该实数表示,智能体(agent)在状态s执行动作a,并在之后按照策略\mu行动,agent所能获得的预期收益:Q^{\mu}(s,a)=\underset{s_t,a...
SQL算法的官方实现地址: https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 提两个问题: SQL算法的原始论文中在计算Q loss function的时候建议使用重要性采样,而实际代码中却使用的是均匀采样,同时也没有采样重要性采样的
https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning 提两个问题: SQL算法的原始论文中在计算Q loss function的时候建议使用重要性采样,而实际代码中却使用的是均匀采样,同时也没有采样重要性采样的方法进行修正,而原始论文中在这一步的推导公式中也没有加入重要性采样的分布比重这一参数项; ...
前人对熵强化学习的研究集中在off-policy 的 Q-learning。首先,我觉得现有的理论证明有点冗长,不够简洁,所以另辟蹊径,从另一个角度 —— Policy Gradient Theorem,来思考熵强化学习的问题。其次,我觉得业界低估了策略熵对exploration-exploitation平衡的统领作用,所以致力于推进熵强化学习,推出熵强化学习算法。最后,我...
illustrating our method can also be used for inverse reinforcement learning (IRL). Our method, Inverse soft-Q learning (IQ-Learn) obtains state-of-the-art results in offline and online imitation learning settings, significantly outperforming existing methods both in the number of required environment...
cd softqlearning conda env create -f environment.yml source activate sql The environment should be ready to run. See examples section for examples of how to train and simulate the agents.Finally, to deactivate and remove the conda environment:...