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Correction de l'état OOD variationnel pour l'apprentissage par renforcement hors ligne

Created by
  • Haebom

Auteur

Ke Jiang, Wen Jiang, Xiaoyang Tan

Contour

Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode, la Perception de Sécurité Sensible à la Densité (DASP), pour résoudre le problème de décalage de la distribution d'état dans l'apprentissage par renforcement hors ligne. DASP encourage les agents à prioriser les actions conduisant à des résultats à forte densité de données et à revenir dans la zone (sûre) de la distribution. Pour ce faire, nous optimisons la fonction objective dans un cadre variationnel qui prend en compte simultanément les résultats potentiels d'une décision et leur densité, fournissant ainsi des informations contextuelles importantes pour une prise de décision sûre. Nous vérifions l'efficacité et la faisabilité de la méthode proposée par des expériences approfondies dans les environnements hors ligne MuJoCo et AntMaze.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Une nouvelle approche pour résoudre le problème de décalage de la distribution d'état dans l'apprentissage par renforcement hors ligne
Fournit des informations contextuelles pour une prise de décision sûre, en tenant compte de la densité des données
Validation de l'efficacité et de la faisabilité par MuJoCo et AntMaze
Limitations:
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation de la méthode proposée.
Nécessité d'évaluer l'applicabilité à divers environnements et à des problèmes complexes
La nécessité d'ajuster les paramètres d'optimisation pour des domaines de problèmes spécifiques
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