Modellbaserad förstärkning lärande (RL) algoritmer kan uppnå utmärkt proveffektivitet, men ofta släpar bakom de bästa modellfria algoritmer när det gäller asymptotic prestanda. Detta gäller särskilt med högkapacitetsparametrisk funktion approximators, såsom djupa nätverk. I detta dokument studerar vi hur man kan överbrygga denna klyfta genom att använda osäkerhetsmedvetna dynamiska modeller. Vi föreslår en ny algoritm som kallas probabilistiska ensembler med banaprovtagning (PETS) som kombinerar osäkerhetsmedvetna djupnätverksdynamikmodeller med provtagningsbaserad osäkerhetsutbredning. Vår jämförelse med toppmoderna modellbaserade och modellfria djupa RL-algoritmer visar att vår strategi matchar den asymptotiska prestandan hos modellfria algoritmer på flera utmanande referensuppgifter, samtidigt som den kräver betydligt färre prover (t.ex. 8 och 125 gånger färre prover än Soft Actor Kritisk och Proximal Policy Optimering respektive halvcheetah-uppgiften).
I REF, Chua et al. införa modellbaserade probabilistiska ensembler med metod för banprovtagning.
Deep Reinforcement Learning in a Handful of Trials using Probabilistic Dynamics Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}