图像强化学习中的控制中心表示
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。ReBis 是一种基于图像的强化学习方法,通过整合无奖励控制信息和有奖励特定知识,利用变换器架构来隐式建模动态,并结合分块屏蔽以消除时空冗余。此外,ReBis 将基于双模拟的损失与不对称重构损失相结合,以防止稀疏奖励环境中的特征崩溃。对 Atari 游戏和 DeepMind Control Suit 等两个大型基准进行的实证研究表明,ReBis 相较于现有方法具有卓越的性能,证明了其有效性。
该研究利用表示学习加速深度强化学习,学习出能够仅编码任务相关信息的健壮潜在表示,并在可视化 MuJoCo 任务中证明了其成功去除任务无关信息且达到了先进技术的表现。该方法还测试了第一人称高速公路驾驶任务,学习了对云、天气和时间的不变性,并提供了泛化结果和与因果推断的联系。