Policy Optimization专业
FERPO:前向熵正则化策略优化
这篇预印本提出 FERPO,一种在线最大熵强化学习算法。它不用评论家对动作的梯度,而是通过前向 KL 拟合熵与 KL 正则化的最优目标分布来更新策略。在 MuJoCo Playground 和 ManiSkill 上表现与 REPPO 相当,并在 DMC 和 ManiSkill 上展现出更高样本效率;在 K=16 时,未缓存 actor 更新比 REPPO 快 6.9%,缓存后总计节省 22.2%。
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这篇预印本提出 FERPO,一种在线最大熵强化学习算法。它不用评论家对动作的梯度,而是通过前向 KL 拟合熵与 KL 正则化的最优目标分布来更新策略。在 MuJoCo Playground 和 ManiSkill 上表现与 REPPO 相当,并在 DMC 和 ManiSkill 上展现出更高样本效率;在 K=16 时,未缓存 actor 更新比 REPPO 快 6.9%,缓存后总计节省 22.2%。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。