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Corrección del estado OOD variacional para el aprendizaje por refuerzo fuera de línea

Created by
  • Haebom

Autor

Ke Jiang, Wen Jiang, Xiaoyang Tan

Describir

En este artículo, proponemos un método novedoso, la Percepción de Seguridad Consciente de la Densidad (DASP), para resolver el problema del cambio de distribución de estados en el aprendizaje de refuerzo offline. DASP incentiva a los agentes a priorizar acciones que generan resultados con alta densidad de datos y a regresar a la región (segura) de la distribución. Para ello, optimizamos la función objetivo dentro de un marco variacional que considera simultáneamente los resultados potenciales de una decisión y su densidad, proporcionando información contextual importante para una toma de decisiones segura. Verificamos la eficacia y viabilidad del método propuesto mediante experimentos exhaustivos en entornos offline de MuJoCo y AntMaze.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Un nuevo enfoque para resolver el problema del cambio de distribución de estados en el aprendizaje de refuerzo fuera de línea
Proporciona información contextual para una toma de decisiones segura, teniendo en cuenta la densidad de datos.
Validación de la eficacia y viabilidad por MuJoCo y AntMaze
Limitations:
Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método propuesto.
Necesidad de evaluar la aplicabilidad a diversos entornos y problemas complejos.
La necesidad de ajustar los parámetros de optimización para dominios de problemas específicos
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