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
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 …
【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.
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 …
推荐开源项目：CQL - 高效的强化学习算法实现 - CSDN博客
2024年10月10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 …
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 …
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 …
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：分布偏移（Distributional Shift） …
【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 …
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。
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