Neuer Algorithmus VBE nutzt Ensemble-Fehler für optimistische Exploration im RL
In der Welt des Reinforcement Learning (RL) steht die gezielte Erkundung von bislang unbekannten Zuständen im Fokus. Der neu vorgestellte Ansatz, Value Bonuses with Ensemble errors (VBE), nutzt ein Ensemble zufälliger A…
- In der Welt des Reinforcement Learning (RL) steht die gezielte Erkundung von bislang unbekannten Zuständen im Fokus.
- Der neu vorgestellte Ansatz, Value Bonuses with Ensemble errors (VBE), nutzt ein Ensemble zufälliger Aktionswertfunktionen, um Optimismus bei der ersten Besuche zu erzeu…
- VBE differenziert sich von bisherigen Methoden, indem es die Fehler der Ensemble-Funktionen als Grundlage für Wertboni verwendet.
In der Welt des Reinforcement Learning (RL) steht die gezielte Erkundung von bislang unbekannten Zuständen im Fokus. Der neu vorgestellte Ansatz, Value Bonuses with Ensemble errors (VBE), nutzt ein Ensemble zufälliger Aktionswertfunktionen, um Optimismus bei der ersten Besuche zu erzeugen und tiefgreifende Exploration zu ermöglichen.
VBE differenziert sich von bisherigen Methoden, indem es die Fehler der Ensemble-Funktionen als Grundlage für Wertboni verwendet. Diese Boni können im Verlauf der Lernphase sogar auf Null sinken, wodurch der Agent nicht nur auf vergangene Belohnungen reagiert, sondern aktiv neue Pfade erkundet. Durch diese Strategie wird die Erkundung nicht nur reaktiv, sondern proaktiv gestaltet.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass VBE die Leistung von Bootstrap DQN sowie zweier Belohnungsbonus-Ansätze (RND und ACB) in klassischen Testumgebungen übertrifft. Darüber hinaus demonstriert die Skalierbarkeit des Ansatzes, dass VBE auch in komplexeren Szenarien wie Atari erfolgreich eingesetzt werden kann, was einen bedeutenden Fortschritt für die praktische Anwendung von RL darstellt.
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