hyperbolic 空间中的强化学习：模型与实验
机器学习
2024-10-15 v1
摘要
我们检查了五种情形，其中一个（或两个）代理人寻求在没有任何先验信息的情况下探索未知环境。虽然看起来截然不同，但所有这些情形都可以形式化为 hyperbolic 空间中的强化学习问题。更确切地说，为动作空间赋予 hyperbolic 度量是自然的。我们引入了解决此类问题所必需的统计模型和动力学模型，并实现了基于此框架的算法。本文全程将强化学习视为黑盒优化问题。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.09466,
title = {Reinforcement Learning in Hyperbolic Spaces: Models and Experiments},
author = {Vladimir Jaćimović and Zinaid Kapić and Aladin Crnkić},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09466},
year = {2024}
}