DSAC-C: 基于约束的最大熵算法用于鲁棒离散软演员评论家
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种新颖的 Soft Actor-Critic（SAC）算法扩展。基于最大熵原理，我们认为通过从替代性评论策略中得出的附加统计约束，可以进一步改进离散 SAC 算法。此外，我们的研究结果表明，这些约束对于潜在领域转移提供了额外的稳健性，这对于在现实世界中安全部署强化学习代理至关重要。我们提供了理论分析并展示了对 Atari 2600 游戏的分布内和分布外低数据范例的实证结果。
该文介绍了一种基于最大因果熵的学习策略，利用代理的演示进行学习，并证明了其在表格设置中的收敛性。该方法已经在各种任务和环境中表现优于现有技术，能够处理具有随机动态和连续状态动作空间的问题。
