RIME:基于噪声偏好的鲁棒化基于优先级的强化学习

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内容提要

本文介绍了一种基于偏好的强化学习算法RIME,通过使用人类偏好作为奖励信号,避免了对奖励设计的需求。该算法结合了基于样本选择的鉴别器和动态过滤去噪偏好,提高了当前最先进的PbRL方法的鲁棒性。实验证明了热启动对于有限反馈情况下的鲁棒性和反馈效率都至关重要。

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