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 π∗std=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St,At)](1)(1)πstd∗=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St,At)] 最大熵的强化学习策略 π∗MaxEnt=argmaxπ∑tE(St,At)∼ρπ[r(St...
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...
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
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...
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
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; ...
双Q 网络:缓解 Q 值过估计的问题。 目标网络:使用目标网络稳定 Q 值计算。 2. 最大熵强化学习的目标 传统强化学习的目标是最大化期望累计奖励: J(\pi) = \mathbb{E}{\pi} \left[ \sum{t=0}^T \gamma^t r(s_t, a_t) \right] 而SAC 则通过添加一个熵项,在奖励中加入策略随机性的权重,目标...
high variance gradient estimators. We introduce a method for dynamics-aware IL which avoids adversarial training by learning a single Q-function, implicitly representing both reward and policy. On standard benchmarks, the implicitly learned rewards show a high positive correlation with the ground-truth...