English(EN) Bayesian Neural Networks via Dirichlet Process Priors on the Data-Generating Distribution for Randomized Value Functions in Deep Reinforcement Learning

新的贝叶斯神经网络增强深度强化学习的探索能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-21 04:00

研究人员开发了一类新颖的贝叶斯神经网络（BNNs），它们将狄利克雷过程（DP）先验直接置于数据生成分布上，而不是置于网络参数上。该方法旨在解决标准BNNs在捕捉认知不确定性方面的计算挑战和有效性问题，尤其是在深度强化学习（RL）中。新方法催生了DP-DQN，一种使用DP-BNNs进行高效Thompson采样的RL算法，并维护价值函数的后验分布，从而能够使用单个神经网络增强探索能力。 AI

影响这项研究为深度强化学习中的不确定性量化引入了一种新方法，有望在复杂的决策任务中实现更高效的探索和改进的性能。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Sumit Vashishtha · 2026-10-21 04:00

用于深度强化学习中随机价值函数的贝叶斯神经网络，通过狄利克雷过程先验作用于数据生成分布

arXiv:2610.27570v1 Announce Type: cross Abstract: Bayesian neural networks (BNNs) offer a principled framework for quantifying epistemic uncertainty. However, standard weight-space priors yield complex, high-dimensional neural network posteriors that are computationally prohibiti…

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