Jun, 2024

解耦动作空间的正则化

TL;DR研究论文的主要内容是关于正则化强化学习,尤其是熵正则化的方法在最优控制和逆强化学习方面的应用。论文指出,改变动作数量对于标准非正则化强化学习方法没有影响,但会严重影响正则化的方法。为了避免过度正则化,需要解耦作用空间与正则项,并提出两种解决方案,即静态温度选择方法和动态对应方法,能在出现该问题的情况下普遍适用。实验结果表明,这些改变提高了在静态和动态温度条件下的 DeepMind 控制套件和生物序列设计任务的性能。