Abstrakta uppgifter som kräver många sekventiella beslut eller komplexa lösningar är svåra att lösa med hjälp av konventionella förstärkningslärande algoritmer. Baserat på semi Markov-beslutsprocessen (SMDP) och optionsramen föreslår vi en modell som syftar till att mildra dessa farhågor. I stället för att lära sig en enda monolitisk politik får agenten lära sig en uppsättning enklare underpolitiker samt sannolikheten för initiering och avslutande för var och en av dessa underpolitiker. Medan befintliga optionslärande algoritmer ofta kräver manuell specifikation av komponenter som delpolicies, presenterar vi en algoritm som härleder alla relevanta komponenter i optionsramen från data. Dessutom bygger det föreslagna tillvägagångssättet på parametriska alternativ och fungerar bra i kombination med nuvarande metoder för politisk sökning, som är särskilt väl lämpade för kontinuerliga uppgifter i verkligheten. Vi presenterar resultat på SMDP med diskreta såväl som kontinuerliga tillståndsytor. Resultaten visar att den presenterade algoritmen kan kombinera enkla underpolitiker för att lösa komplexa uppgifter och förbättra inlärningsprestandan på enklare uppgifter.
Förstärka inlärningsstrategier baserade på alternativramen kan beräkna diskreta åtgärder på hög nivå, även kallade alternativ REF, och genomföra en kontinuerlig kontrollpolicy för varje åtgärd på hög nivå.
Probabilistic inference for determining options in reinforcement learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}