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强化学习论文分享2023-02-02
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Towards Applicable Reinforcement Learning: Improving the Generalization and Sample Efficiency with Policy Ensemble(IJCAI 2022) > 内容简介:鉴于集成方法在有监督学习(SL)中的准确性和泛化性能,本文设计了一种鲁棒且适用的集成近端策略优化(EPPO)方法,该方法以端到端方式学习集成策略。EPPO将每个策略和策略集合有机地结合起来,并同时优化两者。此外,EPPO在策略空间上采用了多样性增强正则化,有助于推广到不可见状态,促进探索。通过对各种任务的综合实验评估,我们从理论上证明了该集成算法提高了探索效率,与传统的策略优化算法和其他集成算法相比,该集成算法在现实应用中具有更高的鲁棒性。 >关键词:深度强化学习、集成、泛化性、样本效率 Offline Reinforcement Learning Via High Fidelity Generative Behavior Modeling > 内容简介:本文通过将策略模型解耦为一个行为策略模型和一个动作评价模型,以解决之前的加权回归方法中策略表达性有限的问题。这种解耦使得可以使用一个高表达性的扩散模型来进行高保真度的行为策略建模,并进一步与一个基于规划的算子相结合,以减少外推误差。该方法能够在连续的动作空间中从异构数据集学习,同时避免选择样本外的动作。在D4RL基准测试上的实验结果表明,该方法在大多数任务中优于最先进的算法。 >关键词:离线强化学习、扩散模型
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