arXiv · ML· Yuda Song, Dhruv Rohatgi, Aarti Singh, J. Andrew Bagnell·· 6 小时前AI 评分20
研究揭示部分可观测强化学习中特权专家蒸馏与标准RL的算法权衡
To Distill or Decide? Understanding the Algorithmic Trade-off in Partially Observable Reinforcement Learning
AI 导读
研究通过扰动Block MDP理论模型和模拟运动任务实验，揭示部分可观测强化学习（RL）中特权专家蒸馏与无特权信息标准RL的算法权衡。 实验表明，二者选择的关键在于潜动态的随机性，且最优潜策略并不总是最适合蒸馏的潜策略。 该结果提出了利用特权信息的新准则，有助于提升众多实际部分可观测领域中策略学习的效率。
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