Hyperspace Neighbor Penetration Approach to Dynamic Programming for Model-Based Reinforcement Learning Problems with Slowly Changing Variables in a Continuous State Space
Notice bibliographique
Résumé
Slowly changing variables in a continuous state space constitute an important category of reinforcement learning and see their applications in many domains, such as modeling a climate control system where temperature, humidity, etc. change slowly over time. However, this subject is less addressed in relevant studies. Classical methods with certain variants, such as Dynamic Programming with Tile Coding which discretizes the state space, fail to handle slowly changing variables because those methods cannot capture the tiny changes in each transition step, as it is computationally expensive or impossible to establish an extremely granular grid system. In this paper, we introduce a Hyperspace Neighbor Penetration (HNP) approach that solves the problem. HNP captures in each transition step the state’s partial “penetration” into its neighboring hyper-tiles in the gridded hyperspace, thus does not require the transition to be inter-tile for the change to be captured. Therefore, HNP allows for a very coarse grid system, which makes the computation feasible. HNP assumes near linearity of the transition function in a local space, which is commonly satisfied. In summary, HNP can be orders of magnitude more efficient than classical method in handling slowly changing variables in reinforcement learning. We have successfully made an industrial implementation of NHP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».