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.

ULTHO: Tối ưu hóa siêu tham số siêu nhẹ nhưng hiệu quả trong học tăng cường sâu

Created by
  • Haebom

Tác giả

Mingqi Yuan, Bo Li, Xin Jin, Wenjun Zeng

Phác thảo

Bài báo này đề xuất ULTHO, một khuôn khổ tối ưu hóa siêu tham số (HPO) siêu nhẹ cho Học tăng cường sâu (DRL). Trong khi các phương pháp HPO hiện tại gặp khó khăn về hiệu suất mẫu thấp và chi phí tính toán cao, ULTHO sử dụng kỹ thuật multi-armed bandit (MAB) và clustered arm để thực hiện HPO nhanh chóng chỉ trong một lần chạy. Nó cung cấp thông tin chi tiết về mặt định lượng và thống kê về hiệu quả lọc siêu tham số, kết hợp với tối ưu hóa phần thưởng dài hạn. Chúng tôi đã chứng minh hiệu suất vượt trội của nó trên các chuẩn như ALE, Procgen, MiniGrid và PyBullet. Mặc dù có kiến trúc đơn giản, ULTHO đạt được hiệu suất tuyệt vời, có khả năng đóng góp vào sự phát triển của các hệ thống RL tự động tiên tiến.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Trình bày giải pháp hiệu quả và hiệu suất cao cho vấn đề HPO trong DRL.
◦
Giảm chi phí tính toán và cải thiện hiệu quả lấy mẫu với nền tảng siêu nhẹ ULTHO.
◦
HPO có thể thực hiện trong một lần thực hiện duy nhất
◦
Hiệu suất tuyệt vời đã được kiểm chứng trong nhiều tiêu chuẩn khác nhau
◦
ĐóNg góp vào sự phát triển của các hệ thống RL tự động tiên tiến
•
Limitations:
◦
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát của phương pháp đề xuất.
◦
Cần phải xác minh khả năng áp dụng cho nhiều vấn đề và môi trường DRL khác nhau.
◦
Cần phải phân tích sâu hơn về tính phức tạp và khả năng mở rộng của ULTHO.
👍
Made with Slashpage