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English(EN) Parameter-Efficient Distributional RL via Normalizing Flows and a Geometry-Aware Cram\'er Surrogate

归一化流实现参数高效的分布强化学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了NFDRL，一种用于分布强化学习的新型架构，它利用连续归一化流来建模回报分布。与现有的分类或分位数方法相比，这种方法提供了更参数高效的手段，因为其模型大小不会随着分布所需分辨率的增加而增加。该系统采用几何感知Cramér代理进行训练，确保了真实的概率度量和无偏的样本梯度，这些特性是先前方法并非总是同时实现的。实证结果表明，NFDRL能够捕捉复杂的回报景观，并在Atari-5基准测试中取得与现有基线相当的性能。 AI

影响 引入了一种更参数高效的在强化学习中建模回报分布的方法，有可能用更少的资源实现更复杂的模拟。

排序理由 这是一篇详细介绍分布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.LG TIER_1 English(EN) · Simo Alami C., Rim Kaddah, Jesse Read, Marie-Paule Cani ·

    参数高效分布强化学习：基于归一化流和几何感知Cram\'er代理

    arXiv:2505.04310v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Distributional Reinforcement Learning (DistRL) improves upon expectation-based methods by modeling full return distributions, but standard approaches often remain far from parsimonious. Categorical methods (e.g., C51) rely…

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