泛化能力
强化学习之父Richard Sutton给出一个简单思路,大幅增强所有RL算法
在强化学习领域提出了一种名为’奖励聚中’的新思想,旨在通过从实际观察到的奖励中减去平均值来改进算法性能。该方法适用于几乎所有强化学习算法,并且当折扣因子接近1时效果最佳。
揭示Transformer「周期建模」缺陷!北大提出新型神经网络FAN,填补周期性特征建模能力缺陷
新智元报道
编辑:LRST
【新智元导读】
北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性
在强化学习领域提出了一种名为’奖励聚中’的新思想,旨在通过从实际观察到的奖励中减去平均值来改进算法性能。该方法适用于几乎所有强化学习算法,并且当折扣因子接近1时效果最佳。
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