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洞見 - Maschinelles Lernen Reinforcement-Lernen
Kontinuierliches Offline-Reinforcement-Lernen mit Decision Transformer
Decision Transformer kann als geeigneteres Modell für kontinuierliches Offline-Reinforcement-Lernen dienen, indem es Vorteile wie höhere Lerneffizienz, Vermeidung von Verteilungsverschiebungen und Generalisierungsfähigkeit bietet, aber das Problem des Vergessens lösen muss.
Wie man durch adversarisches inverses Reinforcement-Lernen Verhaltensimitationen und übertragbare Belohnungen gewinnen kann
Durch den Einsatz des Soft Actor-Critic-Algorithmus (SAC) als Optimierungsmethode für die Imitationsleistung und des Proximal Policy Optimization (PPO)-Algorithmus für die Gewinnung übertragbarer Belohnungen kann ein hybrider Ansatz (PPO-AIRL + SAC) erreicht werden, der sowohl eine effiziente Verhaltensimitation als auch eine robuste Belohnungsübertragung ermöglicht.