Core Concepts
Der Kern dieser Studie ist die Entwicklung eines neuartigen modellfreien Offline-Reinforcement-Learning-Algorithmus namens Uncertainty-aware offline Distributional Actor-Critic (UDAC), der die Diffusionsmodellierung nutzt, um die Verhaltensrichtlinie präzise zu modellieren und sowohl epistemische als auch aleatorische Unsicherheiten zu berücksichtigen.
Abstract
Diese Studie präsentiert einen neuartigen modellfreien Offline-Reinforcement-Learning-Algorithmus namens Uncertainty-aware offline Distributional Actor-Critic (UDAC). UDAC nutzt einen Diffusionsansatz, um die Verhaltensrichtlinie präzise zu modellieren und sowohl epistemische als auch aleatorische Unsicherheiten zu berücksichtigen.
Kernpunkte:
- UDAC eliminiert die Notwendigkeit einer manuell definierten Verhaltensrichtlinie, indem es einen Diffusionsansatz verwendet, um die Verhaltensrichtlinie direkt aus den Offline-Daten zu lernen.
- UDAC verbessert die Genauigkeit der Modellierung der vollständigen Verteilung der Verhaltensrichtlinie durch den kontrollierbaren Diffusionsansatz, was die Robustheit gegenüber Umgebungsstochastik erhöht.
- UDAC geht über einfaches Imitationslernen hinaus, indem es ein Störmodell einbindet, das auf die Anforderungen risikosensibler Umgebungen ausgerichtet ist.
- Umfangreiche Experimente auf verschiedenen Benchmarks zeigen, dass UDAC in risikosensitiven Offline-RL-Aufgaben den Stand der Technik übertrifft und in risikoneutralen Offline-RL-Aufgaben vergleichbare Leistung erbringt.
Stats
Die Belohnung ist auf den Bereich [-rmax, rmax] beschränkt.
Die Diskontierungsrate γ liegt im Bereich [0, 1).
Quotes
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