Soft Q-Learning 是最近出现的一组 最大熵 (maximum entropy)框架的无模型深度学习中的代表作。 事实上，最大熵强化学习在过去十几年间一直都有在研究，但是最近又火了起来，这和Soft Q-Learning以及后续的 Soft Actor-Critic 诞生密切相关。 对于无模型强化学习算法，我们从探索 (exploration)的角度考虑。 尽管随机策略 (stochastic policy)看起来负责探索，但是这种探索一般都是启发式的，比如像 DDPG算法 通过添加噪声，或者像 TRPO算法 在随机策略基础上增加熵 …

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2017年2月27日 · We propose a method for learning expressive energy-based policies for continuous states and actions, which has been feasible only in tabular domains before. We apply our method to learning maximum entropy policies, resulting into a new algorithm, called soft Q-learning, that expresses the optimal policy via a Boltzmann distribution.

2019年12月20日 · We show that Soft Q Learning with Corrective Feedback (SQL-CF) underlies the on-plicy nature of SQL and the equivalence of SQL and Soft Policy Gradient (SPG). With these insights, we propose an on-policy version of deep …

Soft Q Learning是解决max-ent RL问题的一种算法，最早用在continuous action task（mujoco benchmark）中。 它相比policy-based的算法（DDPG， PPO 等），表现更好并且学习更加稳定。 这里我主要介绍Soft Q Learning在discrete action task上面如何使用。 相比continuous action task，discrete action task不需要使用policy network，十分简单易懂。 类似于Q learning，我们先要定义算法的value function。 这里，我们定义soft Q function和soft Value function：

作者提出了本文的核心算法—— Soft Q-Learning 算法。 这是一种在最大化期望累计奖励的基础上，最大化熵项的算法，也就是说该算法的优化目标是累计奖励和 熵 (Entropy) 的和 (针对每一个step)。 我们旨在通过这个算法去学习一种可以在连续状态和动作空间下的目标策略函数—— 基于能量模型的策略，这个策略满足 玻尔兹曼分布，我们在这个分布下对连续动作进行采样，然后输出这个动作。 但是这个分布下 很难采样，因此作者通过 变分梯度下降SVGD 去训练一个和本文 …

本文介绍的soft Q-learning是一种 值迭代 的强化学习算法。 以最大熵为目标，使得模型能够更充分的探索，可以捕获多种模式的近似最优行为，使得策略表示能力更强。 Q (s,a)函数表示的是在状态s下采取动作a后所得到的累计奖励的期望值，Q函数如图2中 (3a灰色线）所示是双波峰的。 经典的 Q-learning算法 只会学习最优的一种行为方式（3a红色线所示）。 但是，agent只知道一种行为方式会容易受到现实世界中常见的环境变化的影响。 例如，考虑一个机器人在一个简单的迷宫 …

development of dedicated software, outsourcing of software development services, Open Source web native SCADA, and Scada-LTS. SoftQ | 64 followers on LinkedIn. #Scada-LTS #open source SCADA |...

2020年1月6日 · Reinforcement Learning with Deep Energy Based Policies 论文地址 "soft Q learning" 笔记 标准的强化学习策略 $$\\begin{equation}\\pi^ _{std} = \\underset{\\pi}{ar

2020年10月5日 · 本文探讨了一种结合最大熵和能量基策略的深度强化学习方法。作者通过软Q和软V函数定义，证明了最优策略的能量基形式，并展示了最大熵与能量之间的联系。此外，算法在连续动作空间中采用softmax而非hardmax，以适应softQ-learning。