Transport REINFORCE:平均场控制策略梯度新方法
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Transport REINFORCE:平均场控制策略梯度新方法
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AI 综述
Adonis Jamal 等作者提交论文,提出 Transport REINFORCE——一种基于传输映射的无模型策略梯度方法,用于估计平均场控制中标准 REINFORCE 所遗漏的种群分布贡献。 该方法在有限状态空间直接扰动概率单纯形上的种群分布,在连续状态空间则将分布投影到高斯混合流形上再做随机化。作者称证明了扰动目标与梯度的一致性,并给出样本梯度估计的偏差和均方误差界。 在多个 MFC 基准上的数值实验中,该方法表现优于标准 REINFORCE。
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最新进展10月9日 12:00
Transport REINFORCE:面向无模型策略梯度平均场控制的随机传输映射报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv:cs.LGTransport REINFORCE:面向无模型策略梯度平均场控制的随机传输映射
研究者提出 Transport REINFORCE,一种基于传输映射的无模型策略梯度方法,用于估计平均场控制中标准 REINFORCE 遗漏的种群分布贡献。该方法在有限状态空间直接扰动概率单纯形上的种群分布,在连续状态空间则将分布投影到高斯混合流形上再做随机化,并证明了扰动目标与梯度的一致性及样本梯度估计的偏差和均方误差界。在多个 MFC 基准上的数值实验显示其优于标准 REINFORCE。
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