论文提出动作驱动过程统一随机过程与强化学习
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论文提出动作驱动过程统一随机过程与强化学习
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AI 综述
Ruimin He 与 Shaowei Lin 发表论文，提出“动作驱动过程”，将随机过程与强化学习统一起来，并展示其在脉冲神经网络上的应用。 作者称，借助 control-as-inference 思路可证明：对恰当定义的动作驱动过程，最小化策略驱动的真实分布与奖励驱动的模型分布之间的 KL 散度，等价于最大熵强化学习。
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最新进展10月7日 12:00
用动作驱动过程统一随机过程与强化学习，并应用于脉冲神经网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv stat.ML用动作驱动过程统一随机过程与强化学习，并应用于脉冲神经网络
论文提出"动作驱动过程"，将随机过程与强化学习统一起来，并展示其在脉冲神经网络上的应用。借助 control-as-inference 思路，作者证明：对恰当定义的动作驱动过程，最小化策略驱动的真实分布与奖励驱动的模型分布之间的 KL 散度，等价于最大熵强化学习。
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