KL正则化离线Q学习算法KLQ与KLPQ提出
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KL正则化离线Q学习算法KLQ与KLPQ提出
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AI 综述
Yize Hao、Guangxin Jiang、Shuang Qiu 提出两种离线 Q-learning 变体 KLQ 与 KLPQ，在有限时域 MDP 中结合 KL 正则化，无需显式悲观机制即可达到 Õ(1/ε) 的样本复杂度。 KLPQ 进一步引入悲观机制，在保持相同收敛速率的同时，消除了对 KL 正则化参数和时域的指数依赖。 作者称，这是表格型有限时域 KL 正则化 MDP 中离线 Q-learning 的首个快速收敛率保证。
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最新进展10月15日 12:00
离线 Q-Learning 结合 KL 正则化实现快速收敛率报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.AI离线 Q-Learning 结合 KL 正则化实现快速收敛率
研究提出 KLQ 与 KLPQ 两种离线 Q-learning 变体，在有限时域 MDP 中结合 KL 正则化，无需显式悲观机制即可达到 Õ(1/ε) 的样本复杂度。KLPQ 进一步引入悲观机制，在保持相同速率的同时消除了对 KL 正则化参数和时域的指数依赖。这是表格型有限时域 KL 正则化 MDP 中离线 Q-learning 的首个快速收敛率保证。
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