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值的下界值，避免了被高估。 我们从最最初的版本出发，一路到后面，确保有强化学习基础的所有人读一遍就能懂。 上图是一个更新q值的公式，包括两项。 加号右边的那一项就是我们通过MSE去更新q值，这个不需要在原代码上去做什么修改。 \beta 是 bellman算子，但是好像代码里这部分基本 …

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

PyTorch implementation of the Offline Reinforcement Learning algorithm CQL. Includes the versions DQN-CQL and SAC-CQL for discrete and continuous action spaces.

The Old Hundred Hawks plays Spring & Fall football in the Chesterfield Quarterback League, central Virginia's largest, oldest, and best football league! We have a 7U flag team and tackle teams at 9U, 11U, and 13U. The divisions are called Flag, Minor, Junior, and Senior. We focus on athletes first, winning second!

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： 分布偏移（Distributional Shift） 和 过度乐观的值函数估计（Overestimation of Q-Values）。 CQL通过对Q值的保守约束，确保学习到的策略更为稳健，避免过度依赖于离线数据中的稀有样本或未充分探索的区域。 在离线强化学习中，智能体无法直接与环境交互，而是依赖于历史数据来学习最 …

2024年8月17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：分布偏移（Distributional Shift） 和 过度乐观的值函数估计（Overestimation of Q-Values）。

为了获得策略的实际q值函数的下界，CQL训练 q 函数使用两个目标的和：标准 TD 误差和一个正则化器，该正则化器在面对未见动作时最小化q值，同时最大化数据集上的期望q值:

2024年10月10日 · CQL（Conservative Q Learning）是一个基于 PyTorch 的简单且模块化的实现，结合了保守 Q 学习和软 Actor-Critic（SAC）算法。 该项目旨在提供一个易于理解和使用的框架，适用于强化学习研究者和开发者。 CQL 的核心思想是通过保守的 Q 学习方法来提高策略的稳定性和性能。 2. 项目快速启动. 首先，确保你已经安装了 Anaconda。 然后，使用以下命令创建并激活项目的环境： 如果你需要使用 MuJoCo 环境，请确保你已经获取了 MuJoCo 的许可证密钥 …

Conservative Q-Learning (CQL) is among the most popular offline RL algorithms. It is originally based on the Soft Actor Critic (SAC), but can be applied to any other method that uses a Q-function. The core idea behind CQL is to approximate Q-values for state-action pairs within the data set and to minimize this value for out-of-distribution pairs.

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： 分布偏移（Distributional Shift） 和 过度乐观的值函数估计（Overestimation of Q-Values）。 CQL通过对Q值的保守约束，确保学习到的策略更为稳健，避免过度依赖于离线数据中的稀有样本或未充分探索的区域。 在离线强化学习中，智能体无法直接与环境交互，而是依赖于历史数据来学习最 …