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Sparse-Reg: Mejora de la complejidad de la muestra en el aprendizaje de refuerzo fuera de línea mediante Sparsity

Created by
  • Haebom

Autor

Samin Yeasar Arnob, Scott Fujimoto, Precopa Doina

Describir

Este artículo estudia el uso de conjuntos de datos pequeños en el aprendizaje por refuerzo (AR) offline. Muchos benchmarks de AR offline utilizan más de un millón de puntos de datos, pero las aplicaciones del mundo real suelen depender de conjuntos de datos mucho más pequeños. El artículo muestra que los algoritmos de AR offline pueden sobreajustarse en conjuntos de datos pequeños, lo que puede resultar en un rendimiento deficiente. Para abordar este desafío, el artículo presenta "Sparse-Reg", una técnica de regularización basada en la escasez que mitiga el sobreajuste. Sparse-Reg permite un aprendizaje eficaz en entornos de datos limitados y supera a los modelos de referencia de vanguardia en el campo del control continuo.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Se presenta una nueva técnica de regularización (Sparse-Reg) para resolver el problema de sobreajuste del aprendizaje de refuerzo fuera de línea en conjuntos de datos pequeños.
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Demostrando la posibilidad de realizar un aprendizaje de refuerzo fuera de línea efectivo incluso en entornos de datos limitados a través de Sparse-Reg
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Se demostró una mejora del rendimiento con respecto a las técnicas de última generación existentes en control continuo
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Limitations:
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Se necesita una validación adicional del rendimiento de generalización de la técnica Sparse-Reg propuesta.
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Necesidad de ampliar la evaluación experimental en diversos problemas y conjuntos de datos de aprendizaje de refuerzo fuera de línea
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Necesidad de análisis del coste computacional y la eficiencia de la técnica Sparse-Reg
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