加固学习的成功(RL)至关重要地取决于有效的功能,在处理复杂的地面模型时。现有的样本效率RL算法主要采用三种方法来近似:基于策略,基于价值和基于模型的方法。How- ever, in the face of model misspecification—a disparity between the ground-truth and op- timal function approximators— it is shown that policy-based approaches can be robust even when the policy function approximation is under a large locally-bounded misspecifica- tion error, with which the function class may exhibit a Ω(1) approximation error in spe- cific states and actions, but remains small on average within a policy-induced state 分配。然而,是否可以通过基于价值和基于模型的方法来实现类似的鲁棒性,尤其是在常规函数近似中,这仍然是一个空旷的问题。
本文通过人类和AI的反馈对进步的增强学习(RL)进行了全面审查,重点是可解释的强化学习(XRL)的新兴子领域。它研究了解释性技术如何在顺序决策设置中提高RL代理决策过程的透明度,从而使从业者能够更好地理解和信任代理人的行为。该评论还探讨了从人类反馈(RLHF)学习增强性挑战的挑战,并从AI反馈(RLAIF)中引入了强化学习,这是一个有希望的选择。通过利用现成的大语言模型(LLMS)生成偏好标签,RLAIF解决了手动人类反馈的时间耗时和昂贵的性质,同时取得了可比或优越的结果。该论文进一步讨论了RLHF和RLAIF的开放问题和基本局限性,强调了对改善其实际实施的强大方法的需求。结束时,概述了旨在完善和补充RLHF和RLAIF的未来研究指示,以增强其在现实世界应用中的有效性和社会影响。
在加强学习(RL)中,国家的奖励通常被认为是增加的,并且按照马尔可夫的假设,它们独立于先前访问的状态。在许多重要的应用中,例如覆盖范围控制,实验设计和信息性路径计划,奖励自然会降低回报,即鉴于以前访问过的类似状态,其价值会降低。为了解决这个问题,我们提出了subsodular rl(s ub rl),该范式旨在优化通过捕获降低回报的subsodular Set函数模拟的更通用的,非添加的(和历史依赖的)奖励。不幸的是,即使在表格设置中,我们也表明,所产生的优化问题很难近似。是出于贪婪算法在经典次次优化方面的成功的动机,我们提出了S ub po,这是一种基于政策梯度的简单梯度al-gorithm,用于S ub rl,通过贪婪地最大化边际增长来处理非增长的重新奖励。的确,在基础马尔可夫决策过程(MDP)的一些假设下,s ub po恢复了子模块的最佳常数因子近似值。此外,我们得出了一种自然政策梯度方法,即使在大型州和行动空间中,也可以在本地优化S UB RL实例。我们通过将S UB PO应用于生物多样性监测,贝叶斯实验设计,信息路径计划和覆盖范围最大化等多种应用来展示我们的方法的多功能性。我们的结果证明了样本效率以及对高维状态行动空间的可伸缩性。
•培训经验:一组标记的示例H x 1 x 2。。。x n,y i,其中x j是输入变量的值,y是所需的输出•这意味着知道正确答案的“老师”的存在•要学习的内容:函数映射输入到优化
Znamenka Capital a a btract中的Quant Dev负责人我们引入了一种新的方法,即在我们的代理商学会在限制顺序书籍中对“量子”的“量子”事件做出反应的高频交易申请,称为量子增强学习 - 单限制订单订单更新和单个交易(如果通过Exchange提供,则可以选择单订单)。我们声称,这种学习水平的粒度使我们的代理商可以通过在线微观结构的在线建模以最高的速度和精度来找到最佳的交易策略。k eywords深钢筋学习,高频交易1。troduction在高频交易的建模中有2种主要方法 - 传统的统计方法,例如市场微观结构建模和更近期的机器学习方法,检测到“在线”的微观结构模型,而无需在限制顺序书籍数据中对各种分布进行统计模型。机器学习模型在较高的频率上获得了动态性质,因为在此类交易频率上静态统计建模更加困难。机器学习方法可以进一步分为两个主要组 - 监督预测模型和无监督的强化学习模型。监督模型试图根据某些历史记录在此类峰值之前的限制订单事件中预测短期价格峰值,并由价格历史记录的主管手动标记,并向模型呈现进一步学习的模型 - 通常在每个tick上做出3个决定 - 购买,购买,出售或保持不正确。这种预测模型的概括能力不佳,可以推广到看不见的市场数据。另一方面,无监督的强化学习模型允许代理商首先随机行动,但随后纠正自己试图最大化最终PNL来自主学习交易策略。这种方法即使在强烈的随机市场环境中也倾向于更好地概括。通常可以将RL视为一种优化方法,有许多研究论文,研究了如何将RL应用于算法交易。RL在交易中的申请可以按以下组进行分类: