首先在离线训练阶段,以离线强化学习算法为基础,通过引入集成Q网络,利用已有的离线数据集训练得到1个策略网络和N个Q网络;然后在线阶段迁移离线阶段的策略网络和Q网络作为在线微调的起始状态,在确保稳定性的同时,仍然基于集成Q网络进行设计,通过使用新的目标Q值计算方法和基于不确定性的在线探索方法来提升在线微调阶段的学习...
离线数据集的组成。研究者在 DQN 回溯数据集每个游戏的前 2000 万帧上训练了离线强化学习智能体。离线 REM 和 QR-DQN 在这个低质量数据集上的表现优于最佳策略（best policy），这表明如果数据集足够多样，标准强化学习智能体也能在离线设置下表现良好； 离线算法的选择。有人认为，在离线状态下训练时，标准异策略...
离线的数据提供给在线强化学习使用有意义吗:我觉得还是有意义的,提供额外的数据总是没什么大错的。 为什么不直接使用离线强化学习:对于离线强化学习不太熟悉。我认为离线强化学习之所以可以训练,是因为可求的最优策略与离线的数据是具有类似的分布的,这里的分布我指的是状态的分布。不然offline RL一训练不就遇到了OOD问...
我们的研究主要关注在一个中等质量的离线数据集上,如何设计一个非反应性的策略。所谓非反应性,就是在在线探索阶段,我们不改变探索策略,这样可以减少策略的执行成本和变更成本。这也是近年来低切换成本强化学习的一个研究课题。 我们提出了一种算法,可以从离线数据集中学习到一个非反应性的策略,用于在线探索。我们还给...
首先，基于专家示范的预训练使用监督学习来预测专家所采取的行动，已经在 AlphaGo 上得到应用。为了追求更少监督的大规模预训练，无监督 RL 领域发展迅速，它允许智能体在没有奖励信号的情况下从与环境的互动中学习。此外，离线强化学习 (offline RL) 发展迅猛，又促使研究人员进一步考虑如何利用无标签和次优的离线数据...
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最近，一些研究探讨了离线训练模型的可能性。在这种情况下，Agent通过分析固定的数据集来学习完成给定的任务，因此不会主动与虚拟环境交互。而这种方法虽然在某些任务上取得了很好的效果，但它们不允许代理实时主动学习。加州大学伯克利分校的研究人员最近引入了一种新的算法，融合了在线和离线RL方法对AI进行训练。该算法是...
1. 离线、在线特征不一致 离线、在线特征不一致通常是模型线上效果不好的主要原因,然而,造成离在线特征不一致的原因却千奇百怪,有些还非常隐蔽。 实现上存在Bug。离线、在线特征的ETL过程通常不是由同一份代码完成的,比如,离线特征的计算过程一般是使用SQL语言在大数据平台上完成,而在线特征的加工通常是由C++、Go这...
评估离线强化学习的一种直接方式是在环境中运行学得的策略，并计算 episode 平均收益。研究者遵循这一方式，通过在线评估选出了最优策略，结果参见下表 1： 从表 1 中可以看到，在大多数任务中，BC（behavioral cloning）算法的性能可以媲美确定性策略。有趣的是，BC 的结果形成了强大的基线：其他四种离线强化学习...
该方法通过从先前的数据集(专家演示,先前的实验数据或随机探索数据)进行离线训练,然后通过在线交互快速进行微调来学习复杂的行为 经过强化学习(RL)训练的机器人有潜力用于各种挑战性的现实世界中的问题。要将RL应用于新问题,通常需要设置环境,定义奖励功能,并通过允许机器人从头开始探索新环境来训练机器人解决任务。尽管...