基于偏好的离线强化学习中的列表奖励估计

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-08T00:00:00Z

本文研究了基于偏好的强化学习中初始奖励模型的高度变异性问题，并提出了一种数据驱动的奖励初始化方法，该方法不会增加人在环中的额外成本，同时只会对 PbRL 代理造成可忽略的成本，通过该方法初始化的奖励模型在状态空间中是均匀的，这减少了多次运行中方法性能的变异性，并且相对于其它初始方法提高了方法的整体性能。