研究者提出延迟同态强化学习框架DHRL
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研究者提出延迟同态强化学习框架DHRL
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AI 综述
Jongsoo Lee、Jangwon Kim 与 Soohee Han 提出延迟同态强化学习框架 DHRL，用于处理反馈延迟环境。该框架基于 MDP 同态，在增广状态空间上引入信念等价关系，把控制冗余状态压缩为紧凑的抽象状态，并同时作用于 actor 与 critic。 其深度 actor-critic 实例 D²HPG 在 MuJoCo 连续控制基准上优于强增广基线，长延迟场景提升尤为明显。作者称，在有限域下，精确抽象可保持最优性并恢复无延迟的样本复杂度阶；近似抽象则给出策略价值损失上界。
AI 根据报道生成 · 10 小时前更新
最新进展11月14日 13:00
DHRL：面向延迟反馈环境的延迟同态强化学习框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- arXiv cs.AIDHRL：面向延迟反馈环境的延迟同态强化学习框架
研究者提出延迟同态强化学习（DHRL）框架，基于 MDP 同态在增广状态空间上引入信念等价关系，将控制冗余状态压缩为紧凑抽象状态，统一惠及 actor 与 critic。其深度 actor-critic 实例 D²HPG 在 MuJoCo 连续控制基准上优于强增广基线，长延迟场景尤为明显。有限域下精确抽象可保持最优性并恢复无延迟的样本复杂度阶，近似抽象则给出策略价值损失上界。
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