Offline：IQL

原创 已于 2024-05-07 20:29:43 修改 · 987 阅读 · 19 ·
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#机器学习 #人工智能

于 2024-05-07 20:22:13 首次发布

ICLR 2022 Poster

Intro

部分离线强化学习的对价值函数采用的是最小化均方bellman误差。而其中误差源自单步的TD误差。TD误差中对target Q的计算需要选取一个max的动作，这就容易导致采取了OOD的数据。因此，IQL取消max,，通过一个期望回归算子实现利用数据集中数据去逼近最优的Q。

method

期望回归(Expectile Regression)

arg⁡min⁡mτEx∼X[L2τ(x−mτ)],\arg\min_{m_\tau}\mathbb{E}_{x\sim X}[L_2^\tau(x-m_\tau)],argmτ​min​Ex∼X​[L2τ​(x−mτ​)],
其中L2τ(u)=∣τ−1(u<0)∣u2.L_2^\tau(u)=|\tau-\mathbb{1}(u<0)|u^2.L2τ​(u)=∣τ−1(u<0)∣u

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