Graphbasierte Zielhierarchien: Neue Methode steigert Reinforcement Learning
In der neuesten Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der Graphen in Goal‑Conditioned Hierarchical Reinforcement Learning (GCHRL) integriert, um die Auswahl von Zwischenzielen zu optimieren. Der Kern der Methode ist ein Graph‑Encoder‑Decoder, der unbekannte Zustände bewertet und damit die bisherige Abhängigkeit von domänenspezifischem Wissen reduziert.
