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使用自注意 GRU 和斯哈普利值解释的美式期权定价
提出了一种基于门控循环单元 (GRU) 和自注意机制的机器学习方法，用于预测 SPY (ETF) 期权的价格。通过对原始数据集进行分割，研究了无风险利率和基础波动率对期权定价的影响。构建了四种不同的机器学习模型，并发现具有历史数据的自注意
PDF9 months ago
迭代式规划中的选项发现
发现有用的时间抽象，以选项的形式展现，被广泛认为是将强化学习和规划应用于越来越复杂的领域的关键。在 AlphaZero 中，借鉴专家迭代方法的经验成功，我们提出 Option Iteration 作为选项发现的相似方法，该方法学习一组选项策
PDF9 months ago
ICML多智体深度探索覆盖选项
通过 HA-MSAC 和协同机制来构造多智能体协作选项并提高协作效率和任务奖励。
PDF2 years ago
MM内在动机选项学习：最近方法的比较研究
在强化学习中，Option 在不同时间尺度上进行推理的框架已引起研究界的广泛关注。近年来，无监督学习成为强化学习的研究热点，并在 Option 框架中引入了 “Empowerment”（赋权）这一概念，这是代理人对环境影响力的程度和感知这种
PDF2 years ago
朝向实现更快规划的选项发现
在序贯机器中使用 options 以提高计划的速度并减少计算量的算法研究。
PDF2 years ago
注意力选项评论家
本文引入基于注意力机制的扩展方法到 option-critic 架构中，以实现带状态抽象的多样性 options 学习，有效解决了 option-critic 中出现的选项主导和频繁切换的问题，并在转移学习任务中展示出更高的效率，可解释性和
PDF2 years ago
AAAI深层选项学习的特定于上下文的表示抽象
本文研究通过 Context-Specific Representation Abstraction for Deep Option Learning（CRADOL）框架学习因子化信念状态表示，以便于每个选项只学习状态空间的子集，从而减少策
PDF3 years ago
通过元学习子目标发现选项
使用元梯度法发现多任务强化学习环境中有用的选项的新方法，该方法使用一个管理器将发现的任务选项和基本操作结合在一起，并通过神经网络优化子目标的奖励和终止函数，实验证明该方法可以在学习过程中快速发现有意义和多样化的时间扩展选项，并且帮助初学者的
PDF3 years ago
通过条件风险价值优化学习健壮的选项
本文提出了一种基于条件风险价值方法的学习选项的方法，旨在处理具有不确定性的模型参数，以实现在平均和最坏情况下都能良好运作的选项，通过实验评估表明该方法在多关节机器人控制任务中获得了较好的表现。
PDF5 years ago
AAAI基于终止策略的学习选择
将行动选项的学习过程视为多步离线学习的一部分，提出了一种新算法 Q (beta)，可以在任意结束条件下学习最优解，从而解决了行动选项长度对学习效率和解决方案质量的矛盾。
PDF7 years ago
ICLR基于深度后继表示的特征值选项发现
本研究论文以最近提出的使用表征学习方法指导 option 发现过程的想法为重点，扩展了现有算法以适应具有随机转换且不存在人工特征的环境，并提出了一种算法，用于从原始图像中学习非线性状态表示，从而发现 eigenoptions，从传统表格模型
PDF7 years ago
当等待不是选项：学习决策代价的选项
本文利用有限理性框架和沉思代价的概念，提出了一种学习如何构造好的 options 的方法，同时推导出实现这一目标的基于梯度的算法，并在 Arcade Learning Environment 中取得了性能和可解释性方面的增强。
PDF7 years ago
AAAIOption-Critic 架构
本文介绍了一种基于 options 框架下的 policy gradient theorems，提出了一种新的 option-critic 架构，能够同时学习 options 的内部策略和终止条件，展现了该框架在离散和连续环境中的灵活性和效
PDF8 years ago