离线强化学习 (Offline RL)系列3: (算法篇) CQL 算法详解与实现
离线强化学习算法的关键在于避免因为分布偏移导致的 Q 值过估计问题，CQL算法直接从值函数出发，旨在找到原本 \mathrm{Q} 值函数的下界估计，进而使用其去优化具有更加保守的policy …
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值的下界 …
【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 …
GitHub - BY571/CQL: PyTorch implementation of the Offline …
PyTorch implementation of the Offline Reinforcement Learning algorithm CQL. Includes the versions DQN-CQL and SAC-CQL for discrete and continuous action spaces.
【论文笔记 5】Conservative Q-Learning - 知乎 - 知乎专栏
CQL即在优化empirical MDP的return，也在保证policy和dataset的behavior policy区别不太大。 Safe-policy improvement： 这里分析CQL了optimal policy的优化误差。 Overall Algorithm. 前 …
aviralkumar2907/CQL: Code for conservative Q-learning - GitHub
In this repository we provide code for CQL algorithm described in the paper linked above. We provide code in two sub-directories: atari containing code for Atari experiments and d4rl …
离线强化学习系列3(算法篇): 值函数约束-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。
CQL — DI-engine 0.1.0 文档 - Read the Docs
保守 Q 学习（CQL），首次提出于 Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning, 是其中之一，它通过对标准基于价值的 RL 算法进行简单修改来学习保守 Q 函数，其期望值下 …
【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 for Offline Reinforcement Learning
2022年6月27日 · 在本文中，我们提出了保守Q学习 (CQL)，旨在通过学习保守Q函数来解决这些限制，使得在该Q函数下的策略期望价值的下限为其真实值。 我们从理论上表明，CQL对当前策 …
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