新算法DPG放宽方差假设并给出样本复杂度下界
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新算法DPG放宽方差假设并给出样本复杂度下界
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AI 综述
Gabor Paczolay等作者提出Defensive Policy Gradient（DPG）算法，基于防御性重要性采样，在不对普通重要性权重方差作任何假设的前提下，达到与已有方差缩减REINFORCE方法相同的O(ε⁻³)样本复杂度。 作者还在隐藏状态与动作、允许参数依赖奖励的广义黑盒策略优化模型中建立下界：单策略有界方差反馈的最优速率为Θ(ε⁻⁴)，均方平滑耦合双策略反馈为Θ(ε⁻³)。
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最新进展10月5日 12:00
方差缩减策略梯度算法的样本复杂度：更弱假设与下界报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.LG方差缩减策略梯度算法的样本复杂度：更弱假设与下界
论文提出 Defensive Policy Gradient（DPG）算法，基于防御性重要性采样，在不对普通重要性权重方差做任何假设的前提下，达到与已有方差缩减 REINFORCE 方法相同的 O(ε⁻³) 样本复杂度。作者还在隐藏状态与动作、允许参数依赖奖励的广义黑盒策略优化模型中建立下界：单策略有界方差反馈的最优速率为 Θ(ε⁻⁴)，均方平滑耦合双策略反馈为 Θ(ε⁻³)。
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