Sergey Levine 提出离线到在线强化学习新约束
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Sergey Levine 提出离线到在线强化学习新约束
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AI 综述
Sergey Levine 提出一种新的行为约束，将支撑约束与连续惩罚结合，用于离线到在线强化学习。他称，在用先验数据训练强化学习时，行为约束需要在探索与保持接近数据中已知良好部分之间权衡，过松或过紧都不合适；新约束旨在兼顾两者，并称其能带来出色的离线到在线强化学习性能。 该说法来自 Levine 本人对论文的介绍，报道未给出实验设置、对比基线或具体性能数据，因此“出色性能”目前只是提出者的表述。
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最新进展11月5日 12:03
新约束实现离线到在线强化学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- Sergey Levine新约束实现离线到在线强化学习
在用先验数据运行强化学习时，行为约束对于权衡探索与保持接近数据中已知良好部分很重要。但这一约束的选择很微妙——我们既不想只是匹配所有先验数据，也不想偏离太远。在我们的新论文中，我们提出了一种新约束，将支持约束与连续惩罚相结合，以实现出色的离线到在线强化学习性能。
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