Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Mở rộng chính sách để kết nối học tăng cường ngoại tuyến với trực tuyến

Created by
  • Haebom

Tác giả

Haichao Zhang, We Xu, Haonan Yu

Phác thảo

Bài báo này trình bày một phương pháp mới để học các chính sách điều khiển bằng cách kết hợp tiền huấn luyện sử dụng dữ liệu ngoại tuyến và tinh chỉnh trực tuyến sử dụng học tăng cường. Để giải quyết vấn đề các hành vi hữu ích của các chính sách ngoại tuyến có thể bị mất trong giai đoạn đầu của học trực tuyến truyền thống, chúng tôi đề xuất một kỹ thuật sử dụng một chính sách đã được huấn luyện ngoại tuyến làm chính sách ứng viên trong một tập chính sách và mở rộng tập chính sách bằng cách thêm một chính sách khác để học sâu hơn. Hai chính sách được cấu hình thích ứng để tương tác với môi trường, và chính sách ngoại tuyến được duy trì hoàn toàn trong quá trình học trực tuyến. Điều này cho phép chính sách ngoại tuyến tham gia khám phá một cách tự nhiên trong khi vẫn giữ nguyên các hành vi hữu ích của nó, đồng thời cho phép chính sách mới được thêm vào học các hành vi hữu ích mới. Kết quả thử nghiệm trên nhiều tác vụ khác nhau chứng minh tính hiệu quả của phương pháp được đề xuất.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới kết hợp những ưu điểm của đào tạo trước ngoại tuyến và tinh chỉnh trực tuyến để cải thiện hiệu quả và hiệu suất mẫu.
Cung cấp các chiến lược hiệu quả để duy trì các hành vi chính sách ngoại tuyến hữu ích trong quá trình học trực tuyến.
Cấu hình chính sách thích ứng cho phép khám phá tự nhiên các chính sách ngoại tuyến và học các hành vi mới.
Chứng minh tính thực tiễn bằng cách kiểm chứng hiệu quả của nó trong nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Limitations:
Việc cải thiện hiệu suất của phương pháp đề xuất có thể bị giới hạn ở những nhiệm vụ hoặc môi trường cụ thể.
Hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào kích thước và cấu hình của bộ chính sách của bạn và việc tìm kiếm cài đặt tối ưu có thể khó khăn.
Vì kết quả thử nghiệm chỉ được trình bày trong một môi trường cụ thể nên cần phải đánh giá hiệu suất tổng quát trong phạm vi môi trường rộng hơn.
👍