second-order rollout для обучения с подкреплением

Для улучшения использования данных для обучения в обучении с подкреплением (RL) предлагается метод Second-Order Rollout. Он направлен на более эффективное использование данных, генерируемых в процессе обучения.

Основная идея заключается в использовании информации второго порядка – градиентов – для более точной оценки ценности действий. Это позволяет алгоритму обучения лучше понимать, какие действия приводят к желаемым результатам и, соответственно, оптимизировать свою политику.

Традиционные методы RL часто страдают от неэффективности при использовании данных. Second-Order Rollout решает эту проблему за счет более точной оценки ценности действий и более эффективного использования доступных данных для обучения. Метод может применяться к различным задачам обучения с подкреплением и способен улучшить производительность алгоритмов RL.