Vi undersöker effekten av att lära Lipschitz kontinuerliga modeller i samband med modellbaserat förstärkande lärande. Vi tillhandahåller en ny bundet på flerstegs förutsägelse fel Lipschitz modeller där vi kvantifiera felet med hjälp av Wasserstein metrisk. Vi fortsätter att bevisa ett fel bundet för värde-funktionsberäkningen som uppstår från Lipschitz modeller och visar att den uppskattade värdefunktionen själv är Lipschitz. Vi avslutar med empiriska resultat som visar fördelarna med att kontrollera Lipschitz konstant av neurala nätverk modeller.
I REF, lärande av Lipschitz kontinuerliga modeller behandlas, och en bunden på flera steg förutsägelse fel ges i termer av Wasserstein avstånd.
Lipschitz Continuity in Model-based Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}