新论文提出CATS时序正则化 平滑强化学习控制
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新论文提出CATS时序正则化 平滑强化学习控制
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AI 综述
SungJae Ahn等作者在arXiv发表论文，提出用于深度强化学习平滑控制的"仅用时间平滑的动作条件化"（CATS）方法，将时序惩罚项与线性递增结合。作者称，线性递增让策略先学会获得回报的行为，再逐步平滑动作，从而兼顾回报保持以及时间与空间平滑性。 作者报告，仿真与真实环境实验显示，CATS显著减少动作振荡且不降低任务性能，计算开销很小。
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最新进展10月7日 12:00
重新审视深度强化学习中的时序正则化以实现平滑控制报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LG重新审视深度强化学习中的时序正则化以实现平滑控制
研究证明时序惩罚项能约束共享下一状态的当前状态间的预期动作差异，从而提供空间平滑效果，据此提出仅用时序平滑进行动作条件化（CATS）方法，将时序惩罚与线性递增结合。在仿真和真实环境实验中，CATS 显著减少动作振荡且不降低任务性能，计算开销很小。
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