PulseAugur
中
实时 10:24:48
实体 Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning

Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning

PulseAugur coverage of Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning — every cluster mentioning Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

Show in brief
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天

1 天有情绪数据

最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
  1. TOOL · CL_344144 ·

    新的RM-VLM方法使用LLM和VLM自动生成奖励机器

    研究人员推出了一种新颖的方法RM-VLM,该方法利用大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)从自然语言任务描述中自动生成奖励机器(RM)。该方法解决了在强化学习中手动设计RM的命题基础预言机(proposition-grounding oracles)的局限性。RM-VLM使用LLM创建RM,并使用VLM将其命题基础化于基于图像的观察中,从而实现RM指导的策略学习。与现有的基于VLM的奖励方法相比,该系统在网格世界导航、机器人操…

  2. RESEARCH · CL_97831 ·

    新的Pareto Q-Learning算法增强了多目标强化学习

    研究人员推出了一种新颖的多目标强化学习算法——带奖励机的Pareto Q-Learning(PQLRM),该算法专为具有由奖励机定义的复杂奖励结构的任务而设计。该算法集成了Pareto Q-Learning(处理用于Pareto前沿近似的向量值Q估计)与带奖励机的Q-Learning的增强功能(利用奖励信号的自动机结构)。PQLRM旨在在非马尔可夫、奖励机编码的环境中实现样本效率,并已证明其收敛速度更快,并且能够合成其他方法无法实现的…