停止回归：通过分类训练值函数用于可扩展深度强化学习
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内容提要
本文探讨了强化学习算法在非结构化观测和尺度递增中的应用，提出了多种新方法以提高学习效果和性能，包括交叉熵损失和延迟评论者策略梯度算法。研究表明，增加熵和自适应标准化目标值能显著改善回归任务和观察泛化性能。
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Q&A
强化学习算法如何在非结构化观测中表现良好？
强化学习算法能够有效利用外部知识构建预测结构，从而在非结构化观测中表现良好。
交叉熵损失在回归任务中有什么优势？
交叉熵损失的分类方法在回归任务中表现优于均方误差损失，增加熵对回归任务的重要性显著。
延迟评论者策略梯度算法（DCPG）有什么特点？
DCPG算法提高了样本效率和观察泛化性能，能够使用单一统一的网络架构实现。
Cross-Entropy Guided Policies (CGP) 方法的主要优势是什么？
CGP方法结合了Q-learning和交叉熵方法，提高了连续值动作域中的运行速度和稳定性。
自适应标准化目标值方法的作用是什么？
该方法解决了学习算法对函数尺度缩放的不变性问题，提升了整体表现。
如何通过优化特征代价来提高分类性能？
通过应用神经网络的顺序决策方法，优化特征代价可以提高分类性能，表现与专为此问题开发的算法相当。
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