ترجمه فارسی مقاله بازاندیشی درهم تنیدگی حالت در یادگیری تقویتی علی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Rethinking State Disentanglement in Causal Reinforcement Learning
عنوان مقاله به فارسی بازاندیشی درهم تنیدگی حالت در یادگیری تقویتی علی
نویسندگان Haiyao Cao, Zhen Zhang, Panpan Cai, Yuhang Liu, Jinan Zou, Ehsan Abbasnejad, Biwei Huang, Mingming Gong, Anton van den Hengel, Javen Qinfeng Shi
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 16
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 24 August, 2024; originally announced August 2024.
توضیحات به فارسی ارسال شده در 24 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

One of the significant challenges in reinforcement learning (RL) when dealing with noise is estimating latent states from observations. Causality provides rigorous theoretical support for ensuring that the underlying states can be uniquely recovered through identifiability. Consequently, some existing work focuses on establishing identifiability from a causal perspective to aid in the design of algorithms. However, these results are often derived from a purely causal viewpoint, which may overlook the specific RL context. We revisit this research line and find that incorporating RL-specific context can reduce unnecessary assumptions in previous identifiability analyses for latent states. More importantly, removing these assumptions allows algorithm design to go beyond the earlier boundaries constrained by them. Leveraging these insights, we propose a novel approach for general partially observable Markov Decision Processes (POMDPs) by replacing the complicated structural constraints in previous methods with two simple constraints for transition and reward preservation. With the two constraints, the proposed algorithm is guaranteed to disentangle state and noise that is faithful to the underlying dynamics. Empirical evidence from extensive benchmark control tasks demonstrates the superiority of our approach over existing counterparts in effectively disentangling state belief from noise.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

یکی از چالش های مهم در یادگیری تقویت (RL) هنگام برخورد با سر و صدا ، تخمین حالت های نهفته از مشاهدات است.علیت ، پشتیبانی نظری سختگیرانه ای را برای اطمینان از اینكه حالتهای اساسی از طریق شناسایی قابل بازیابی هستند ، فراهم می كند.در نتیجه ، برخی از کارهای موجود بر ایجاد شناسایی از دیدگاه علی برای کمک به طراحی الگوریتم ها متمرکز است.با این حال ، این نتایج اغلب از یک دیدگاه کاملاً علّی حاصل می شود ، که ممکن است از زمینه خاص RL غافل شود.ما این خط تحقیق را مرور می کنیم و می دانیم که ترکیب زمینه خاص RL می تواند فرضیات غیر ضروری را در تجزیه و تحلیل شناسایی قبلی برای حالت های نهفته کاهش دهد.مهمتر از همه ، حذف این فرضیات به طراحی الگوریتم اجازه می دهد تا از مرزهای قبلی محدود شده توسط آنها فراتر رود.با استفاده از این بینش ها ، ما یک رویکرد جدید برای فرآیندهای تصمیم گیری Markov تا حدی قابل مشاهده (POMDP) ​​با جایگزینی محدودیت های ساختاری پیچیده در روش های قبلی با دو محدودیت ساده برای حفظ و حفظ پاداش ارائه می دهیم.با این دو محدودیت ، الگوریتم پیشنهادی تضمین شده است که حالت و سر و صدایی را که به پویایی های اساسی وفادار است ، جدا کند.شواهد تجربی از وظایف کنترل معیار گسترده ، برتری رویکرد ما نسبت به همتایان موجود در جدا کردن اعتقاد دولت از سر و صدا را نشان می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.