I detta dokument undersöker vi användningen av MPC-inspirerade neurala nätverk politik för sekventiellt beslutsfattande. Vi introducerar en förlängning till DAGGER algoritm för utbildning sådan politik och visa hur de har förbättrat utbildning prestanda och generalisering kapacitet. Vi utnyttjar denna utvidgning för att visa skalbar och effektiv utbildning av komplexa planeringspolitiska arkitekturer i kontinuerliga tillstånds- och åtgärdsområden. Vi erbjuder en omfattande jämförelse av neurala nätverk politik genom att överväga feed framåt politik, återkommande politik, och återkommande politik med planeringsstruktur inspirerad av Path Integral kontroll ram. Våra resultat tyder på att MPC-typ återkommande policyer har bättre robusthet mot störningar och modellering fel.
I REF utvecklar författarna en förlängning till DAgger algoritmen för end-to-end lärande av MPC sekvenspolicyer med strukturerade återkommande neurala nätverk men tar inte itu med problemet med säker MPC.
MPC-Inspired Neural Network Policies for Sequential Decision Making
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}