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提出离线数据估计empowerment的可解方法

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AI 综述

Sergey Levine 介绍新论文,提出一个可计算的 empowerment 估计器及其应用。Levine 称,empowerment 衡量智能体在某状态拥有的控制程度,可从离线数据估计并用于引导探索;此前从离线数据估计 empowerment 虽有用——为学习各状态到达多样化结果的相对价值提供无监督目标——但计算困难。

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最新进展10月21日 12:30
离线数据估计赋能的新方法

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月21日
  1. Sergey Levine
    离线数据估计赋能的新方法

    从离线数据估计赋能(empowerment)很有用,因为它为学习各状态到达多样化结果的相对"价值"提供了一个无监督目标。但众所周知,使其可计算非常困难。在我们的新论文中,我们提出了一个可计算的估计器,以及一些应用!

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