Vi introducerar Implicit Policy, en allmän klass av expressiva policys som flexibelt kan representera komplexa åtgärder fördelningar i förstärka lärande, med effektiva algoritmer för att beräkna entropi regulariserade politiska gradienter. Vi visar empiriskt att trots dess enkelhet i genomförandet kan entropireglering i kombination med en rik policyklass uppnå önskvärda egenskaper som visas under maximal entropiförstärkande inlärningsram, såsom robusthet och multimodalitet.
På samma sätt tillämpar REF en implicit policy tillsammans med en discriminator för att beräkna entropi regulariserad gradient för den implicita fördelningen.
Implicit Policy for Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}