DeepMind David Silver论文:学习跨多个数量级的值

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摘要 :大多数学习算法相对于正被逼近的函数是不变的。我们在这里提出对学习中所使用的这些目标进行自适应的规范化。这在基于值的强化学习(value-based reinforcement learning)上很有用处——在基于值的强化学习中,当我们更新行为策略时,合适的值近似(value approximation)的量级可能会随时间改变。我们的主要动力是在学习玩 Atari 游戏上的前期成果,其中的奖励( reward)被限定在了一个预先确定的范围内。这种截取(clipping)有利于使用单一的学习算法学习许多不同的游戏,但被截取过的奖励函数可能会导致不同性质的行为。使用这种自适应规范化(adaptive normalization),我们可以在不降低整体表现的情况下移除这种特定域的启发法(domain-specific heuristic)。

论文地址:Learning values across many orders of magnitude

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