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稳定强化学习的保角辛优化
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内容提要
本研究提出了一种相对自适应梯度下降（RAD）算法，以解决深度强化学习中的不稳定性问题。RAD通过保角哈密顿系统演化，显著降低了异常梯度的影响。实验结果表明，该算法在多个环境中优于九种基线优化器，尤其在Atari游戏中性能提升达155.1%。
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关键要点
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本研究提出了一种相对自适应梯度下降（RAD）算法。
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RAD算法旨在解决深度强化学习中的不稳定性问题。
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该算法通过保角哈密顿系统演化，降低了异常梯度的影响。
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实验结果显示RAD在多个环境中优于九种基线优化器。
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在Atari游戏中，RAD的性能提升达155.1%。
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RAD为长期稳定性提供了普适框架，并限制参数更新速度。
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