Standarden förstärkning inlärningsmetoder syftar till att bemästra ett sätt att lösa en uppgift, medan det kan finnas flera nära-optimala strategier. Att kunna identifiera denna samling av nästan optimala strategier kan göra det möjligt för en domänexpert att effektivt utforska utrymmet för rimliga lösningar. Tyvärr, befintliga metoder som kvantifierar osäkerhet över policyer är inte ytterst relevant för att hitta policyer med kvalitativt skilda beteenden. I detta arbete formaliserar vi skillnaden mellan politik som en skillnad mellan fördelningen av banor som framkallas av varje politik, vilket uppmuntrar till mångfald när det gäller både statsbesök och handlingsval. Vi härleder en gradientbaserad optimeringsteknik som kan kombineras med befintliga policy gradientmetoder för att nu identifiera olika samlingar av väl fungerande policyer. Vi visar vår inställning till riktmärken och en hälso- och sjukvårdsuppgift.
REF lär sig samlingar av olika policyer med hjälp av en skillnad mellan fördelningen av banor som induceras av policyer.
Diversity-Inducing Policy Gradient: Using Maximum Mean Discrepancy to Find a Set of Diverse Policies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}