【五分钟Paper】基于参数化动作空间的强化学习

简介: 【五分钟Paper】基于参数化动作空间的强化学习
  • 论文题目:Reinforcement Learning with Parameterized Actions


所解决的问题?


背景


参数化动作空间说的就是一个离散动作带有一个向量化的参数。在每个决策步,一个智能体需要决策哪个动作去执行,并且这个动作带哪个参数去执行。


所采用的方法?


image.png

image.png


其算法伪代码为:

作者还提供了一个理论分析证明,之后要是会用到再补吧。

取得的效果?

所出版信息?作者信息?

参考链接

相关论文

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 vr&ar
【深度强化学习】值函数逼近的详解(图文解释)
【深度强化学习】值函数逼近的详解(图文解释)
109 0
|
17天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
基于特征子空间的高维异常检测:一种高效且可解释的方法
本文探讨了一种替代传统单一检测器的方法,通过构建多个专注于特征子集(子空间)的检测器系统,来提高异常检测的准确性和效率。文章详细介绍了子空间方法在处理高维数据时的优势,包括缓解维度灾难、提高异常检测的可解释性和计算效率。同时,文中还讨论了子空间的选择策略,如基于领域知识、相关性、随机选择等,并介绍了PyOD工具包中实现子空间异常检测的具体方法。通过这些技术,异常检测系统能够更有效地识别数据中的异常记录,尤其是在特征数量众多的情况下。
42 9
基于特征子空间的高维异常检测:一种高效且可解释的方法
|
算法 调度 决策智能
【两阶段鲁棒优化】利用列-约束生成方法求解两阶段鲁棒优化问题(Python代码实现)
【两阶段鲁棒优化】利用列-约束生成方法求解两阶段鲁棒优化问题(Python代码实现)
339 0
【两阶段鲁棒优化】利用列-约束生成方法求解两阶段鲁棒优化问题(Python代码实现)
|
7月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 定位技术
神经网络学习率指数衰减ExponentialDecay策略的参数含义与使用方法详解
神经网络学习率指数衰减ExponentialDecay策略的参数含义与使用方法详解
128 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
ICCV2023 | 基于动作敏感性学习的时序动作定位
ICCV2023 | 基于动作敏感性学习的时序动作定位
299 0
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
【网安专题10.25】10 TitanFuzz完全自动化执行基于变异的模糊测试:生成式(如Codex)生成种子程序,逐步提示工程+第一个应用LLM填充模型(如InCoder)+差分测试
【网安专题10.25】10 TitanFuzz完全自动化执行基于变异的模糊测试:生成式(如Codex)生成种子程序,逐步提示工程+第一个应用LLM填充模型(如InCoder)+差分测试
236 0
|
Android开发
空间选择模型--既能帮决策,还可助推断
空间选择模型--既能帮决策,还可助推断
92 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
因果推断:效应估计的常用方法及工具变量讨论
日常工作中很多的策略/产品的效果是无法设计完美的随机实验的,要求我们从观察性数据中去(拟合随机试验)发现因果关系、测算因果效应。
1895 0
因果推断:效应估计的常用方法及工具变量讨论
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]:梯度策略、添加基线(baseline)、优势函数、动作分配合适的分数(credit)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-案例与实践[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验