基于組稀疏優(yōu)化的強化學習稀疏表征

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摘要：強化學習由于具有出色的數(shù)據(jù)效率和快速學習的能力，開始應用于許多實際問題以學習復雜策略。但是高維環(huán)境中的強化學習常常受限于維度災難或者災難性干擾，性能表現(xiàn)不佳甚至導致學習失敗。圍繞表征學習，提出了一種符合Lasso 類型優(yōu)化的稀疏卷積深度強化學習方法。首先，對稀疏表征的理論和優(yōu)勢進行綜述，將稀疏卷積方法引入深度強化學習中，提出了一種新的稀疏表征方法；其次，對由稀疏卷積編碼定義的可微優(yōu)化層進行了數(shù)學推導并給出了優(yōu)化算法，為了驗證新的稀疏表征方法的有效性，將其應用于相關文獻常見的基準環(huán)境中進行測試。（剩余8514字）