Multi-step actor-critic framework for reinforcement learning in continuous control
Notice bibliographique
Résumé
Continuous control is an important issue in control theory.It controls an agent to take action in continuous spaces for transiting from one state to another until achieving the desired goal.A useful tool for this issue is the reinforcement learning where an optimal policy is learned for the agent by maximizing the cumulative reward of the state transitions.However, most existing reinforcement learning methods consider only the one-step transition and one-step reward in each state.In this case, it is hard to recognize the information hidden in the sequence of the previous states and accurately estimate the cumulative reward.Therefore, these methods cannot learn the optimal policy both fast and effectively for continuous control.To solve this problem, in this paper, we propose a new framework, called Multi-step Actor-critic Framework (MAF) for reinforcement learning.In MAF, the convolutional deterministic policy is used to learn the information hidden in the sequence of the previous states by convolutional neural networks, and then n-step temporal difference learning is used to accurately estimate the cumulative reward by considering the rewards from n-step states.Based on an effective reinforcement learning method, TD3, the implementation of our MAF is in nTD3.The theoretical analysis and experiment illustrate that our nTD3 can learn the policy not only better but also faster than the existing RL methods for continuous control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».