Toward Off-Policy Learning Control with Function Approximation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present the first temporal-difference learning algorithm for off-policy control with unrestricted linear function approximation whose per-time-step complexity is linear in the number of features. Our algorithm, Greedy-GQ, is an extension of recent work on gradient temporal-difference learning, which has hitherto been restricted to a prediction (policy evaluation) setting, to a control setting in which the target policy is greedy with respect to a linear approximation to the optimal action-value function. A limitation of our control setting is that we require the behavior policy to be stationary. We call this setting latent learning because the optimal policy, though learned, is not manifest in behavior. Popular off-policy algorithms such as Q-learning are known to be unstable in this setting when used with linear function approximation. In reinforcement learning, the term “off-policy learning” refers to learning about one way of behaving, called the target policy, from data generated by another way of selecting actions, called the behavior policy. The target policy is often an approximation to the optimal policy, which is typically deterministic, whereas the behavior policy is often stochastic, exploring all possible actions in each state as part of finding the optimal policy. Freeing the behavior policy from the target policy enables a greater variety of exploration strategies to be used. It also enables learning from training data generated by unrelated controllers, including manual human control, and from previously collected data. A third reason for interest in off-policy learning is that it permits learning about multiple target policies (e.g., optimal policies for multiple subgoals) from a single stream of data generated by a
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle