Politiska gradientmetoder har framgångsrikt tillämpats på många komplexa förstärkande inlärningsproblem. Politiska gradientmetoder lider dock av stora variationer, långsam konvergens och ineffektiv prospektering. I detta arbete inför vi ett maximalt ramverk för optimering av entropipolitiken som uttryckligen uppmuntrar till parameterexploatering, och visar att detta ramverk kan reduceras till ett Bayesianskt inferensproblem. Vi föreslår sedan en ny Stein variantal policy gradient metod (SVPG) som kombinerar befintliga policy gradient metoder och en motbjudande funktion för att generera en uppsättning olika men väluppfostrade politik. SVPG är robust för initiering och kan enkelt implementeras på ett parallellt sätt. När det gäller kontinuerliga kontrollproblem finner vi att genomförandet av SVPG utöver REINFORCE och fördel aktörskritiska algoritmer förbättrar både genomsnittlig avkastning och dataeffektivitet.
Stein variant policy gradient metod föreslås i REF.
Stein Variational Policy Gradient
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}