离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) CQL 算法详解与实现
CQL尝试通过修改值函数的back up方式，在 Q 值的基础上添加一个regularizer，得到真实动作值函数的下界估计。 实验表明，CQL的表现非常好，特别是在学习复杂和多模态数据分布的时候
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 …
24/8/17算法笔记 CQL算法离线学习 - CSDN博客
2024年8月17日 · CQL算法的核心思想是在Q值的基础上增加一个正则化项（regularizer），从而得到真实动作值函数的下界估计。 这种方法在理论上被证明可以产生当前策略的真实值下界， …
【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 …
Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning论文解读CQL ...
2023年11月28日 · CQL优化的是带有惩罚的经验性目标，它表明不仅最大化经验MDP下的回报，同时约束训练的策略离产生数据集的行为策略较近（隐式的由gap-expanding引入）
【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 …
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。
强化学习 | CQL：Conservative Q-Learning for Offline …
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。
论文速览【Offline RL】—— 【CQL】Conservative Q-Learning for …
2023年7月16日 · 本文中我们提出了 conservative Q-learning (CQL) 方法，它旨在 通过学习一个保守的 Q 函数来解决这些问题，策略在这个 Q 函数下的期望值是其真实价值期望的下界。 我们 …
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 …