I detta arbete bygger vi på den senaste tidens framsteg i fråga om distributionsförstärkning för att ge en allmänt tillämplig, flexibel och toppmodern distributionsvariant av DQN. Vi uppnår detta genom att använda quantile regression för att approximera den fullständiga quantile-funktionen för fördelning av statliga åtgärder. Genom att återparameterisera en fördelning över provutrymmet ger detta en implicit definierad returfördelning och ger upphov till en stor klass av riskkänsliga policyer. Vi demonstrerar förbättrad prestanda på de 57 Atari 2600 spelen i ALE, och använder vår algoritms implicit definierade distributioner för att studera effekterna av riskkänsliga policyer i Atari spel.
Författarna använde en kvantil regression för att approximera den fullständiga kvantilfunktionen för fördelning av statliga åtgärder i REF, vilket ledde till en stor klass av riskkänsliga policyer.
Implicit Quantile Networks for Distributional Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}