通过带噪标签的课程学习探索强化学习中的奇偶性挑战
人工智能
2024-01-17 v2
摘要
本文深入探讨了强化学习（RL）在策略博弈中的应用，特别是那些具有奇偶性挑战的博弈，如围棋和国际象棋的特定局面以及更广泛的不偏博弈。我们提出了一种模拟学习过程，在课程学习框架内构建结构并加入带噪标签，以反映自博弈学习场景的复杂性。该方法全面分析了神经网络（NN）如何从基本到日益复杂的博弈局面中适应和演化。我们的实证研究表明，即使是极小的标签噪声也会显著阻碍 NN 识别有效策略的能力，且这一难度随着博弈局面复杂性的增加而加剧。这些发现凸显了在 RL 训练中迫切需要先进的方法，特别是专门针对噪声评估带来的障碍而量身定制的方法。开发此类方法不仅对于提高 NN 在具有重要奇偶性元素的策略博弈中的熟练度至关重要，而且对于增强 RL 系统在多样化和复杂环境中的鲁棒性和效率也至关重要。
引用
@article{arxiv.2312.05379,
title = {Exploring Parity Challenges in Reinforcement Learning through Curriculum Learning with Noisy Labels},
author = {Bei Zhou and Soren Riis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.05379},
year = {2024}
}