Model-agnostic meta-reinforcement learning requires estimating the Hessian matrix of value functions. This is challenging from an implementation perspective, as repeatedly differentiating policy gradient estimates may lead to biased Hessian estimates. In this work, we provide a unifying framework for estimating higher-order derivatives of value functions, based on off-policy evaluation. Our framework interprets a number of prior approaches as special cases and elucidates the bias and variance trade-off of Hessian estimates. This framework also opens the door to a new family of estimates, which can be easily implemented with auto-differentiation libraries, and lead to performance gains in practice.


翻译:从执行角度看,这具有挑战性,因为反复区分政策梯度估计可能导致偏颇的黑森估计。在这项工作中,我们根据非政策评价,为估算价值函数的较高级衍生物提供了一个统一框架。我们的框架将以前的一些方法解释为特殊案例,并阐明了赫森估计的偏差和差异权衡。这个框架还打开了新一轮估计数的大门,这种估计数可以很容易地由自动差异图书馆执行,并导致实践中的业绩收益。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月23日
Arxiv
6+阅读 · 2021年6月24日
VIP会员
相关VIP内容
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
【强化学习资源集合】Awesome Reinforcement Learning
专知会员服务
93+阅读 · 2019年12月23日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员