Politiska gradientmetoder för att förstärka lärandet har blivit allt vanligare för toppmoderna prestanda i kontinuerliga kontrolluppgifter. Nya metoder typiskt referens mot några nyckelalgoritmer såsom djup deterministiska politiska gradienter och förtroende region policyoptimering. Som sådan är det viktigt att presentera och använda konsekventa baslinjeförsök. Detta kan dock vara svårt på grund av allmän varians i algoritmer, hyper-parameter tuning och miljö stokasticitet. Vi undersöker och diskuterar: betydelsen av hyper-parametrar i policygradienter för kontinuerlig kontroll, allmän varians i algoritmerna och reproducerbarheten av rapporterade resultat. Vi ger riktlinjer för rapportering av nya resultat som jämförelser mot basala metoder så att framtida forskare kan fatta välgrundade beslut vid utredning av nya metoder.
Nyligen har policy gradient metoder i allt högre grad blivit de senaste metoderna för hantering av kontinuerliga åtgärder utrymmen REF.
Reproducibility of Benchmarked Deep Reinforcement Learning Tasks for Continuous Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}