Resolución de Problemas de Evitación Robusta a Parámetros con Viabilidad Desconocida mediante Aprendizaje por Refuerzo
Imagen generada por Gemini AI
Investigaciones recientes presentan la Exploración Guiada por la Viabilidad (FGE, por sus siglas en inglés), un método que aborda las limitaciones del aprendizaje por refuerzo profundo en problemas de alcanzabilidad. FGE identifica condiciones iniciales viables y desarrolla una política segura, superando a los métodos existentes en más del 50% en términos de cobertura en escenarios desafiantes en los simuladores MuJoCo y Kinetix. Este enfoque mejora la seguridad en tareas de control de alta dimensionalidad.
Avances en el Aprendizaje por Refuerzo Abordan Problemas de Robustez de Parámetros
Investigaciones recientes han introducido un nuevo método, Exploración Guiada por Viabilidad (EGV), para mejorar el aprendizaje profundo por refuerzo (RL) en problemas de alcanzabilidad. Este método mejora la efectividad del RL en entornos con viabilidad desconocida.
EGV identifica un subconjunto de condiciones iniciales viables para establecer una política segura mientras aprende a resolver el problema de alcanzabilidad en este subconjunto. Este enfoque dual permite una exploración más completa del espacio de estados.
Resultados Empíricos
Las evaluaciones empíricas muestran la superioridad de EGV sobre los métodos existentes. En experimentos con los simuladores MuJoCo y Kinetix, EGV logró más de un 50% más de cobertura que los enfoques competidores, destacando su potencial para mejorar la robustez de los marcos de RL en entornos complejos.
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📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2602.15817v1
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