दैनिक अर्क्सिव

यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है।
यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है।
पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।

ऑफ़लाइन सुदृढीकरण सीखने के लिए भिन्नात्मक OOD स्थिति सुधार

Created by
  • Haebom

लेखक

के जियांग, वेन जियांग, ज़ियाओयांग टैन

रूपरेखा

इस पत्र में, हम ऑफ़लाइन सुदृढीकरण अधिगम में अवस्था वितरण परिवर्तन समस्या को हल करने के लिए एक नवीन विधि, घनत्व-जागरूक सुरक्षा बोध (DASP) प्रस्तावित करते हैं। DASP एजेंटों को उन क्रियाओं को प्राथमिकता देने के लिए प्रोत्साहित करता है जिनसे उच्च डेटा घनत्व वाले परिणाम प्राप्त होते हैं, और वितरण के (सुरक्षित) क्षेत्र में या उसके भीतर वापस लौटते हैं। इसके लिए, हम एक परिवर्तनशील ढाँचे के भीतर उद्देश्य फलन का अनुकूलन करते हैं जो किसी निर्णय के संभावित परिणामों और उनके घनत्व पर एक साथ विचार करता है, जिससे सुरक्षित निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण संदर्भ जानकारी मिलती है। हम MuJoCo और AntMaze ऑफ़लाइन वातावरणों में व्यापक प्रयोगों के माध्यम से प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता और व्यवहार्यता की पुष्टि करते हैं।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
ऑफ़लाइन सुदृढीकरण सीखने में राज्य वितरण बदलाव की समस्या को हल करने के लिए एक नया दृष्टिकोण
डेटा घनत्व को ध्यान में रखते हुए, सुरक्षित निर्णय लेने के लिए प्रासंगिक जानकारी प्रदान करता है
मुजोको और एंटमेज़ द्वारा प्रभावशीलता और व्यवहार्यता का सत्यापन
Limitations:
प्रस्तावित विधि के सामान्यीकरण प्रदर्शन पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
विभिन्न वातावरणों और जटिल समस्याओं पर प्रयोज्यता का मूल्यांकन करने की आवश्यकता
विशिष्ट समस्या क्षेत्रों के लिए अनुकूलन मापदंडों को समायोजित करने की आवश्यकता
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