Universal Stabilization for Maximum Entropy Optimization in Reinforcement Learning
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
In real-world decision-making tasks, it is critical for reinforcement learning (RL) methods to be both stable and robust. Maximum entropy RL methods typically generate a robust policy with entropy augmented reward. While incorporating entropy into the reward offers the benefit of exploration, it presents limited universal applicability and persistent convergence difficulties, such as suboptimal policy stabilization and unstable $Q$ value update. From optimization, we define these two issues as tremulous policy and spiky Q-function, investigating their underlying causes and relationships. Analysis with this, the maximum entropy principle leads to a spiky $Q$ -function update, which ultimately results in a tremulous policy. We thus introduce a beta-symmetric Kullback-Leibler (KL) divergence objective to mitigate such issues under the maximum entropy framework. With this objective function, the tremulous nature of the policy could be controlled with a large beta value. The spiky $Q$ -function could be avoided by annealing the entropy in the target $Q$ value, as the beta-symmetric KL divergence is an upper bound of the original reverse KL divergence. Theoretically, we prove that minimizing our new objective function results in a new policy that presents an improvement in the $Q$ value. Guaranteed by these results, we ultimately derive the optimal policy by iteratively updating the $Q$ value and policy, and we call this method max-entropy stable optimization (MeSO). Experimental results on the Mujoco and Roboschool platforms demonstrate that our algorithm maintains stability while offering better flexibility and overall performance.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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