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视觉强化论文分享20230913(CRESP)
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Learning Task-relevant Representations for Generalization via Characteristic Functions of Reward Sequence Distributions > 内容简介: 具有相同任务的不同环境的泛化对于视觉强化学习(RL)在真实的场景中的成功应用至关重要。然而,视觉干扰,这是常见的在真实的场景中,从高维观察可能是有害的学习表示在视觉RL,从而降低泛化性能。为了解决这个问题,我们提出了一种新的方法,即特征奖励序列预测(CRESP),通过学习奖励序列分布(RSDs)来提取任务相关的信息,因为奖励信号在RL中是任务相关的,并且不受视觉干扰的影响。具体而言,有效地捕捉任务相关的信息,通过RSD,CRESP引入了一个辅助任务,即预测的特征功能的RSD学习任务相关的表示,因为我们可以很好地近似的高维分布,利用相应的特征功能。实验表明,CRESP显著提高了在看不见的环境中的泛化性能,在具有不同视觉干扰的DeepMind Control任务中超过了几种最先进的技术。
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