Policyoptimering är ett effektivt sätt att stärka inlärningen för att lösa kontinuerliga kontrolluppgifter. Nya framgångar har visat att omväxlande online- och offlineoptimering är ett framgångsrikt val för effektiv återanvändning av banan. Att bestämma när man ska sluta optimera och samla in nya banor är dock inte trivialt, eftersom det krävs för att redovisa variansen i den objektiva funktionsberäkningen. I detta dokument föreslår vi en ny, modellfri, policysökningsalgoritm, POIS, tillämplig i både åtgärdsbaserade och parameterbaserade inställningar. Vi får först ett högt förtroende bundet för betydelse provtagning uppskattning; sedan definierar vi en surrogat objektiv funktion, som optimeras offline när en ny sats av banor samlas in. Slutligen testas algoritmen på ett urval av kontinuerliga kontrolluppgifter, med både linjära och djupa policyer, och jämförs med toppmoderna policyoptimeringsmetoder.
REF minskade variansen som orsakas av viktprovtagning genom att härleda ett surrogatmål med en Renyi-påföljd.
Policy Optimization via Importance Sampling
{'venue': "32nd Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2018), Montr\\'eal, Canada", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}