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强化学习论文分享2023-01-12
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Offline Goal-Conditioned Reinforcement Learning via f-Advantage Regression >内容简介:基于目标的离线强化学习(GCRL)是以从离线数据集实现不同目标的形式进行通用技能学习。我们提出了目标条件f优势回归(GoFAR),这是一种基于状态分布涵盖区域的回归的离线GCRL算法;本论文的主要的动机是,达到目标的任务可以被表述为智能体和专家数据之间的状态分布匹配问题。与以前的方法不同,GoFAR不需要事后重新标记,并享受其价值和政策网络的整合优化。这些独特的特性赋予GoFAR更好的离线性能和稳定性,以及现有方法无法实现的性能保证。 >关键词:多目标强化学习,离线强化学习 Is Conditional Generative Modeling All You Need For Decision-Making? > 内容简介:最近条件生成建模的改进使得仅从语言描述中生成高质量图像成为可能,我们研究该方法是否可以直接用以解决强化学习顺序决策问题。通过将策略建模为收益条件扩散模型,我们避免了动态规划的需要,并消除了传统离线RL带来的许多复杂性。通过考虑其他两个条件变量:约束和技能,我们进一步证明了将策略建模为条件扩散模型的优势。实验结果表明,条件生成模型是支持强化学习决策的有力工具。 > 关键词:离线强化学习,扩散生成模型
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