Detta arbete visar att policyer med enkla linjära och RBF-parameteriseringar kan tränas för att lösa en mängd olika kontinuerliga kontrolluppgifter, inklusive OpenAI gym riktmärken. Prestanda av dessa utbildade politik är konkurrenskraftiga med toppmoderna resultat, som erhållits med mer avancerade parameteriseringar såsom fullt anslutna neurala nätverk. Dessutom har befintliga utbildnings- och testscenarier visat sig vara mycket begränsade och benägna att överexekvera, vilket ger upphov till endast centrerade strategier. Utbildning med en varierad initial statlig fördelning visar sig producera mer global politik med bättre generalisering. Detta möjliggör interaktiva kontrollscenarier där systemet återhämtar sig från stora on-line perturbationer, som visas i videon.
REF visar med linjära och RBF-parameterisationer att de kan uppnå förvånansvärt bra generalisering jämfört med mer avancerade parameteriseringar, och kräver därmed enklare linjära modeller för bättre generalisering.
Towards Generalization and Simplicity in Continuous Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}