BarlowRL：用于数据高效强化学习的Barlow Twins
机器学习
2023-10-13 v3
摘要
本文介绍BarlowRL，一种数据高效的强化学习智能体，它将Barlow Twins自监督学习框架与DER（Data-Efficient Rainbow）算法相结合。BarlowRL在Atari 100k基准上优于DER及其对比对应方法CURL。BarlowRL通过强制信息扩散至整个空间来避免维度崩溃。这有助于RL算法利用均匀扩散的状态表示，最终带来显著性能。Barlow Twins与DER的集成增强了数据效率并在RL任务中取得优越性能。BarlowRL展示了结合自监督学习技术以改进RL算法的潜力。
引用
@article{arxiv.2308.04263,
title = {BarlowRL: Barlow Twins for Data-Efficient Reinforcement Learning},
author = {Omer Veysel Cagatan and Baris Akgun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04263},
year = {2023}
}
备注
ACML 2023, Camera-Ready Version