PulseAugur
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实时 05:04:59
English(EN) Exploiting Local Dynamics Regularity for Reusable Skills in Offline Hierarchical RL

新算法CARL增强分层强化学习中的技能可复用性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为CARL（对比动作表示用于可复用局部控制）的新算法，以提高分层强化学习（HRL）中技能的可复用性。CARL利用局部动力学的规律性，表明在不同的全局环境中，相似的动作序列对于状态转移是必需的。通过将这些环境与其所需的动作序列对齐，该算法学习在哪里以及复用哪些技能，可能使各种HRL算法受益。该方法在复杂环境中展示了定性的技能聚类，并在与HIQL集成后，在OGBench基准测试中提高了性能。 AI

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Sarthak Dayal, Abhinav Peri, Carl Qi, Claas Voelcker, Alexander Levine, Caleb Chuck, Amy Zhang ·

    利用局部动力学规律实现离线分层强化学习中的可复用技能

    arXiv:2605.26371v1 Announce Type: new Abstract: Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) promises to solve long-horizon Reinforcement Learning (RL) tasks more efficiently than non-hierarchical counterparts by discovering and reusing temporally-extended skills. However, obtaining…

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