针对不可微多阶段算法的环境升级式强化学习方法∗

摘要：

多阶段算法的研究目前已取得很大进展,但仍存在2个重要问题.在推理阶段,信息不能从下游反馈到上游.在训练阶段,当整个模型涉及不可微函数时无法进行端到端的训练,因此不同阶段不能联合优化.提出一种新的环境升级式强化学习方法来解决反馈和联合优化问题,该方法的框架结构是通过一个强化学习智能体将下游阶段与上游阶段重新连接起来,利用优化上游阶段的输出来训练智能体,以提高最终性能,同时根据智能体的策略对下游阶段(环境)进行升级,实现智能体策略和环境的联合优化.针对智能体和环境的不同训练需求,还提出了一种基于该框架的训练算法,并在实例分割和人体姿态估计实验中证明了其有效性.

关键词：多阶段算法、强化学习、人体姿态估计、实例分割

所属期刊栏目：32

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61772332

在线出版日期：2020-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：857-866