この記事では、高次元のアクション空間において性能と安定性を向上させるために、状態価値関数推定を用いた効率的なオフポリシー学習に焦点を当てています。Vlearnは、従来の方法よりも優れたパフォーマンスを示し、特に高次元の問題で優れた収束速度と最終的なパフォーマンスを実現しています。Vlearnは、重要サンプルの影響を最小限に抑えることで学習を安定化させる一方、V-traceと比較して一貫して優れた結果を出しています。
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by Fabian Otto,... at arxiv.org 03-08-2024
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