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English(EN) Evolutionary Discovery of Developmental Reward Schedules in Deep Reinforcement Learning

进化算法为强化学习发现新颖的奖励机制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个进化框架，用于在深度强化学习中发现发展性奖励机制，旨在探索在训练过程中动机优先级如何转移。该方法将三种受生物学启发的组成部分——自主性、新颖性和反应性——与动态变化的权重相结合。在稀疏奖励的MiniGrid任务上进行测试时，进化方法，特别是L-SHADE和CMA-ES，与手工设计的基线相比，表现和泛化能力均有所提高。有趣的是，发现的机制通常将新颖性作为早期训练信号，这与典型的生物发展模式不同。 AI

影响 这项研究通过自动化奖励结构的设计，可能带来更高效、更具适应性的强化学习智能体。

排序理由 这是一篇详细介绍强化学习新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Alan Nadelsticher Ruvalcaba ·

    深度强化学习中发育奖励机制的演化发现

    The temporal structure of reward composition in reinforcement learning (RL) is typically hand-designed and held fixed throughout training, leaving the progression of motivational priorities largely unexplored. In this work, we propose an evolutionary framework for discovering dev…

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