https://openi.pcl.ac.cn/devilmaycry812839668/softlearning/src/branch/master/softlearning/misc/kernel.py SVGD 是一种高效、灵活的推断方法,尤其适合高维度复杂分布的近似问题。 from distutils.version import LooseVersion import numpy as np import tensorflow as tf def adaptive_isotropic_gaussian_kernel(xs,...
Q-learning算法(例如DQN或DDPG)会取最大Q值所对应的action,加上一定的程度的exploration noise,构成一个高斯policy。这个高斯policy在会上面那条路径进行explore,所以将会忽视下面的路径。如果上面的路径突然多了一块障碍物,如图1右边的图所示,这时候,我们的agent将不可能达到蓝色X位置。 图1 机器人走迷宫 图2 机器...
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
首先将Q function使用模型参数\theta来进行参数化逼近,然后利用重要性采样来重新定义soft value function: V_{soft}^\theta(s_t) = \alpha log\mathbb{E}_{q_{a'}}[\frac{exp(\frac{1}{\alpha}Q_{soft}^\theta(s_t,a'))}{q_{a'}(a')}]\\ \Downarrow 进而得到\\ \hat{Q}_{soft}^\bar...
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
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
Soft Q-learning can be run either locally or through Docker.PrerequisitesYou will need to have Docker and Docker Compose installed unless you want to run the environment locally.Most of the models require a MuJoCo license.Docker Installation
初始化两组 Q 网络 Q_{\theta_1}, Q_{\theta_2} ,用于计算 Q 值。 初始化策略网络 \pi_\phi 和值函数网络 V_\psi 。 创建目标值函数网络 V_{\psi'} ,并设置其参数为 V_{\psi'} 的初始值。 每一回合循环: 采样动作: 根据策略网络 ...
s(x,q)=xTWq (非对称性) 软性注意力机制: 定义:软性注意力机制通过一个“软性”的信息选择机制对输入信息进行汇总,允许模型以概率形式对输入的不同部分进行关注,而不是强制性地选择一个部分。 加权平均:软性注意力机制中的加权平均表示在给定任务相关的查询向量时,每个输入向量受关注的程度,通过注意力...