RL Latest Tech】分层强化学习:Option-Critic架构算法
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分层强化学习(Hierarchical Reinforcement Learning, HRL)通过将复杂问题分解为更小的子问题,显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法,专门用于自动发现和优化子策略(称为“Option”)。它是在经典的Options框架基础上提出的,用来处理分层决策问题,特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。
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