离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) CQL 算法详解与实现
论文的主要思想是在 Q 值基础上增加一个regularizer，学习一个保守的Q函数，作者从理论上证明了CQL可以产生一个当前策略的真实值下界，并且是可以进行策略评估和策略提升的过程。从 …
Conservative Q Learning(保守强化学习)傻瓜级讲解和落地教程
一句话概括CQL：通过打压OOD (out of distribution)的q值的同时，去适当的鼓励已经在buffer (训练集)中的q值，从而防止q值被高估。 论文中严格证明了通过该方法，能确保学习到q值的下 …
【RL Latest Tech】离线强化学习：保守Q学习 (CQL) 算法
2024年9月24日 · Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一种针对离线强化学习的算法。CQL旨在解决离线强化学习中的两个主要问题：分布偏 …
Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
2020年6月8日 · In this paper, we propose conservative Q-learning (CQL), which aims to address these limitations by learning a conservative Q-function such that the expected value of a policy …
CQL证明详解和一些调参感受（更新中） - 知乎专栏
不难发现，只要下括号内的式子大于0，CQL就可以保证数据集内的动作与数据集分布之外的动作之间的Q值差距比正常Q值之间的差距大。又因为往往选择Q值较高的动作，因此CQL算法更 …
【RL Latest Tech】离线强化学习：保守Q学习 (CQL) 算法-腾讯云 …
2024年12月2日 · Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一种针对离线强化学习的算法。CQL旨在解决离线强化学习中的两个主要问题：分布偏 …
Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(三)-CQL在DDPG下的代 …
2023年4月1日 · Conservative Q-Learning (CQL) 是由Sergey Levine及其团队于2020年提出的一种针对离线强化学习的算法。CQL旨在解决离线强化学习中的两个主要问题：分布偏 …
论文阅读--Conservative Q-Learning for Offline ... - CSDN博客
2024年4月9日 · 本文介绍了cql算法，一种针对离线强化学习的保守策略，通过学习保守的q函数来缓解数据集与策略之间的分布不匹配。 CQL理论保证了策略改进的安全性，并在实验证明中 …
CQL · 强化学习BOOK
CQL算是质量非常高的论文了，个人觉得是理论和实验完美适配的论文，而且行文流畅，是不可多得的佳作。 但是代码实现上不是太容易，相比于之后我们会讲的IQL，虽然IQL的理论性稍微 …
强化学习 | CQL：Conservative Q-Learning for Offline ... - 知乎
CQL希望通过学习一个保守的下界Q函数来解决分布偏移问题。 实践当中就是对deep Q-learning和actor-critic算法的Q值更新目标加入正则化。可以在修改很少的前提下用于很多算法，并且可以 …
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