Jun, 2022

可证明高效的部分可观测动态系统强化学习

PDF
TL;DR通过提出一种新的基于双线性 Actor-Critic 框架的学习算法，该算法可以对部分可观察的动态系统进行部分可观察的强化学习，并且在特定的情形下（如欠完备的可观察性模型）具有较高的性能表现。
发现论文，激发创造
  • 部分观察多智能体环境下的演员 - 评论家策略优化

    本研究讨论了基于梯度上升的策略梯度和演员 - 评论家算法在部分可观测多智能体环境中的角色，并通过对零和不完全信息游戏等模型的建模来优化模型自由多智能体增强学习的表现。

    Oct, 2018

  • PAC 强化学习用于预测状态表示

    本文研究了在线强化学习在部分可观测动态系统中的应用，提出了一种基于模型的算法，通过可观测量学习了一个近似最优策略，其样本复杂度与系统的有关参数呈多项式关系。该算法自然地支持函数逼近，可处理具有潜在大状态和观测空间的系统，并且在一些特殊模型中也得到了有效应用。

    Jul, 2022

  • 可观测 POMDP 中的学习，无需计算难以处理的预言机

    该论文介绍了一种基于近似多项式时间算法的部分可观测马可夫决策过程无预言学习算法，该算法不是基于传统的探索 - 利用原则，而是采用几何拓扑中的重心跨度技术构建策略套接，并且通过对状态分布和观测分布的假设来保证合理性。

    Jun, 2022

  • 由学习的环境模型指导的部分可观测性下的强化学习

    本文提出了一种基于 Q-learning 和 IoAlergia 的强化学习方法，用于处理部分可观察环境下的控制系统策略生成，将 RL 与学习环境模型相结合以提供抽象的环境状态获取。实验结果表明，该方法在性能表现上优于六种当下的深度 RL 技术。

    Jun, 2022

  • 带 B - 稳定性的部分可观测强化学习：统一的结构条件和尖锐的样本高效算法

    本论文在预测状态表示的一般设置中针对部分可观察的强化学习提出了一种自然而统一的结构条件，即 B 稳定性，并通过乐观极大似然估计、估计至决策和基于模型的乐观后验抽样的三种算法来实现对 B 稳定性预测状态表示的多项式样本学习，并且取得了很好的样本复杂度。

    Sep, 2022

  • 关于提高 POMDP 上深度强化学习的方法

    提出了 Action-specific Deep Recurrent Q-Network (ADRQN) 的新体系结构，该体系结构使用 LSTM 层来学习潜在状态，以增强在多个部分可观察领域的学习性能，包括 Atari 游戏。

    Apr, 2018

  • 部分可观察的强化学习何时不可怕？

    该论文介绍了应用于部分可观测的情况下的强化学习模型，探讨了在一些特殊情况下该模型的使用，提出了一种通过乐观估计与极大似然估计相结合的简单算法，能够保证在这些特殊情况下有多项式样本复杂度可行的方法。

    Apr, 2022

  • 可验证的表示与高效规划用于部分可观察强化学习

    本研究旨在解决强化学习中部分可观察马尔可夫决策过程带来的性能下降问题，并通过对表示视图的利用提出了一种可行的强化学习算法，可在部分观测输入下实现比现有算法更高的性能，推动可靠强化学习在实际应用中的应用。

    Nov, 2023

  • 基于丰富观测的 PAC 强化学习

    本研究提出一种新的强化学习模型，将上下文逐步演化到顺序决策制定，通过分析最小二乘值淘汰算法表明，在某些特定情形，强化学习方法的范数较优行为可以在多项式时间内学习。

    Feb, 2016

  • 透过部分监督强化学习学习后见可观测部分可解释策略

    通过融合监督学习和无监督学习，部分监督强化学习（PSRL）框架能够提供更可解释的策略和丰富的潜在洞察力，从而在奖励和收敛速度等方面保持并大大超越传统方法的性能基准。

    Feb, 2024