研究者提出完全离线强化学习框架SOReL与TOReL
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研究者提出完全离线强化学习框架SOReL与TOReL
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AI 综述
Mattie Fellows等作者提出SOReL，一种完全离线的贝叶斯基于模型强化学习方法：它学习动力学后验，用预测不确定性估计策略价值，使超参数选择也能全程离线完成。其扩展TOReL把这一调参框架推广到任意无模型与基于模型的离线强化学习算法。 作者给出regret分析，称在标准正则条件下，贝叶斯离线强化学习可达到minimax最优参数速率。该结论为理论证明，尚未见实际任务效果的报道。
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最新进展11月3日 13:00
SOReL 与 TOReL：实现完全离线强化学习的方法框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv cs.AISOReL 与 TOReL：实现完全离线强化学习的方法框架
研究者提出 SOReL，一种完全离线的贝叶斯基于模型强化学习方法，通过学习动力学后验、用预测不确定性估计策略价值，实现全程离线的超参数选择。其扩展 TOReL 将该调参框架推广到任意无模型与基于模型的离线 RL 算法。作者给出 regret 分析，证明贝叶斯离线 RL 在标准正则条件下达到 minimax 最优参数速率。
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