Verkliga uppgifter är ofta mycket strukturerade. Hierarkiskt förstärkande lärande (HRL) har väckt forskningsintresse som ett tillvägagångssätt för att utnyttja den hierarkiska strukturen hos en given uppgift för att stärka lärandet (RL). Att identifiera den hierarkiska politiska struktur som förbättrar RL:s resultat är dock ingen trivial uppgift. I detta dokument föreslår vi en HRT-metod som lär sig en latent variabel i en hierarkisk politik med hjälp av ömsesidig informationsmaximering. Vårt tillvägagångssätt kan tolkas som ett sätt att lära sig en diskret och latent representation av det statliga aktionsutrymmet. För att lära sig optionspolicyer som motsvarar sätten för fördelfunktionen, introducerar vi fördel-vägd viktning provtagning. I vår HRT-metod lär sig gatingpolicyn att välja alternativpolicyer baserade på en funktion för optionsvärde, och dessa alternativpolicyer är optimerade utifrån den deterministiska policygradientmetoden. Denna ram bygger på att man utnyttjar analogin mellan en monolitisk politik i standard RL och en hierarkisk politik i HRL genom att använda en deterministisk alternativpolicy. Experimentella resultat visar att vår HRL-strategi kan lära sig en mängd olika alternativ och att den kan förbättra RL:s prestanda i kontinuerliga kontrolluppgifter.
På liknande sätt, Osa et. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Ref föreslog nyligen en metod baserad på informationsmaximering för att lära sig latenta variabler i en hierarkisk politik.
Hierarchical Reinforcement Learning via Advantage-Weighted Information Maximization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}