Webb22 mars 2024 · 离线强化学习 (A Survey on Offline Reinforcement Learning) 1. Introduction. 1.1 Supervised Machine Learning, RL, and Off-policy RL. 1.2 The Power of Offline RL. 1.3 On-policy vs. Off-policy. 1.4 On-policy, Off-policy, and Offline (Batch) RL. 1.5 Imitation Learning, RL, and Offline RL. 2. Webb*代表重要文章. 关于offline RL更详细的综述可以参考2024年的 Offline Reinforcement Learning. Value-based. 基于值的offline RL算法大多数都是围绕BCQ展Q

离线强化学习（IQL/CQL）_邵政道的博客-CSDN博客

http://www.deeprlhub.com/d/739-offline-rl1 Webb离线强化学习(Offline RL)系列3: (算法篇)策略约束 - BEAR算法原理详解与实现 标签： 离线强化学习 Offline RL BEAR 策略约束（Policy constraint）作为一种非常重要的约束方法广泛的用在强化学习领域，然而，在offline中，BCQ使用的VAE和生成扰动网络虽然解决了extrapolation error,但对于一些仍然处于行为策略分布外 ... shirley mcleod

7 Papers & Radios 无需注意力的预训练；被GPT带飞的In-Context …

Webb12 apr. 2024 · 相比之下，我在2024年的研究是关于离线强化学习（offline RL）。当时，我使用了特定输出的实际人类评分作为奖励样本进行训练，但缺乏一个通用的奖励模型。 由于训练奖励模型的方法可以进行多次采样，实际上具有良好的可扩展性。 Webb21 sep. 2024 · Offline RL 算法（到目前为止）建立在标准的off-policy深度强化学习算法之上，这些算法倾向于优化某种形式的贝尔曼方程或TD误差。 大多数 IL 问题假设有一个最优的，或者至少是一个高性能的提供数据的演示器，而Offline RL 可能必须处理高度次优(subopt)的数据。 WebbFör 1 dag sedan · 离线强化学习（Offline RL）作为深度强化学习的子领域，其不需要与模拟环境进行交互就可以直接从数据中学习一套策略来完成相关任务，被认为是强化学习落地的重要技术之一。本文详细的阐述了强化学习到离线强化学习的发展过程，并就一些经典的问题进行了解释和说明。 quotes about community outreach