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 …
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 …
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
【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 …
Few is More: Task-Efficient Skill-Discovery for Multi-Task Offline ...
2025年2月13日 · To address this issue, in this paper, we propose a task-efficient multi-task offline MARL algorithm, Skill-Discovery Conservative Q-Learning (SD-CQL). Unlike existing offline …
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 …
Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning
2022年6月27日 · 我们的主要贡献是一个算法框架，我们称之为保守q学习(cql)，用于通过在训练期间对q值进行正则化来学习价值函数的保守下限估计。我们对cql的理论分析表明，只有策略下 …
Conservative Q-Learning for Offline Reinforcement Learning论文解读CQL ...
2023年11月28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* CQL: Conservative Q-Learning for Offline RL
在实践中，CQL使用一个简单的Q值正则化器来增强标准的Bellman误差目标，该正则化器可以在现有的深度Q学习和演员-评论家实现的基础上直接实现。 在离散和连续控制域上，我们表 …
离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇) CQL(Conservative Q …
2022年4月10日 · cql和sql有着关于表相同的抽象概念，即表由列和行构成。 CQL和SQL主要的差别在于：CQL不运行join操作或者子查询。 作为替代，Cassandra强调反范式，这些牲通 …
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