双曲几何CRL以64层超越千层欧氏网络
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双曲几何CRL以64层超越千层欧氏网络
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AI 综述
Timo Klein等作者发表论文称，其双曲目标条件强化学习（CRL）方法将对比目标中的欧几里得距离替换为双曲空间中的测地距离，在困难导航任务上，64层双曲智能体超越1024层欧几里得网络，训练速度提升超12倍，参数量减少约13倍。 在U形迷宫和类人迷宫等任务中，双曲智能体沿走廊抵达目标，而欧几里得智能体倾向于直线穿越墙壁。论文据此认为，将表示几何与任务匹配可替代大量网络深度。
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最新进展10月15日 12:00
双曲目标条件 RL 用 64 层网络超越 1000 层欧几里得网络报道时间线
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10月15日
- arXiv stat.ML双曲目标条件 RL 用 64 层网络超越 1000 层欧几里得网络
双曲 CRL 将对比目标中的欧几里得距离替换为双曲空间中的测地距离，在困难导航任务上，64 层双曲智能体超越 1024 层欧几里得网络，训练速度提升超 12 倍，参数量减少约 13 倍。在 U 形迷宫和类人迷宫等任务中，双曲智能体沿走廊抵达目标，而欧几里得智能体倾向于直线穿越墙壁。结果表明，将表示几何与任务匹配可替代大量网络深度。
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