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强化学习论文分享20230619
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RETURN-BASED CONTRASTIVE REPRESENTATION LEARNING FOR REINFORCEMENT LEARNING >内容简介:近年来,在深度强化学习(RL)中,各种辅助任务被提出来加速表征学习和提高样本效率。 然而,现有的辅助任务没有考虑到RL问题的特点,是无监督的。通过利用RL中最重要的反馈信号回报,我们提出了一种新的辅助任务,它迫使学习的表征识别具有不同回报的状态-动作对。从理论上讲,我们的辅助损失是为了学习捕捉一种新形式的状态-动作抽象的结构的表示,在这种形式下,具有相似回报分布的状态-动作对被聚合在一起。在低数据环境下,我们的算法在Atari Games和DeepMind Control Suite中的复杂任务上优于强基线,当与现有辅助任务结合时,我们的算法获得了更好的性能。 >关键词:reinforcement learning, auxiliary tasks, representation learning
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