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强化学习论文分享2022-09-29
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Exploiting Reward Shifting in Value-Based Deep RL(NIPS 2022) > 内容简介:本文讨论了reward shaping 在value-based RL中的应用,揭示了正奖励偏移导致保守的利用,负奖励偏移导致好奇心驱动的探索。本文的实验包含三部分:1.offline rl 中保守利用可以提升算法性能。2.online 连续控制场景中,多个不同偏移的值函数有助于解决探索-利用困境。3.在离散控制场景中,负奖励偏移相对于好奇心驱动的探索方法有提升。 >关键词:Reward-shaping, Offline, Online, RND
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