Vi beskriver ett iterativt förfarande för att optimera politiken, med garanterad monoton förbättring. Genom att göra flera approximationer till det teoretiskt motiverade förfarandet utvecklar vi en praktisk algoritm, som kallas Trust Region Policy Optimization (TRPO). Denna algoritm liknar naturliga policy gradient metoder och är effektiv för att optimera stora icke-linjära politik såsom neurala nätverk. Våra experiment visar dess robusta prestanda på en mängd olika uppgifter: att lära sig simulerad robot simning, hoppning och promenader gångspel, och spela Atari spel med hjälp av bilder på skärmen som ingång. Trots dess approximationer som avviker från teorin, TRPO tenderar att ge monoton förbättring, med liten inställning av hyperparametrar.
Trust Region Policy Optimization (TRPO) algoritm REF är utan tvekan den toppmoderna modellfria RL-tekniken.
Trust Region Policy Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}