基于价值的深度强化学习：可预测的扩展论文 – 强化学习资源扩展的可预测性研究

该研究探讨了数据和计算资源扩展对基于价值的深度强化学习（RL）方法的影响，强调了可预测性的重要性。研究表明，这些方法不仅在增加计算或数据时表现良好，其性能还可以通过小型实验预测，而无需进行大规模实验。论文特别指出，数据和计算需求受 Updates-to-Data (UTD) 比率控制，形成了可预测的帕累托前沿。通过估计这一前沿，可以预测在给定更多计算资源时的数据需求，或在给定更多数据时的计算需求。此外，研究确定了在给定性能下总资源预算在数据和计算之间的最佳分配，并优化了最大化性能的超参数。

基于价值的深度强化学习：可预测的扩展的特点:

1. 基于价值的离线策略 RL 方法在数据和计算扩展方面表现出可预测性。
2. UTD 比率是控制性能、数据效率和计算效率的关键参数。
3. 数据和计算需求构成由 UTD 比率控制的帕累托前沿。
4. 提供了预测数据和计算需求的方法，并确定了给定性能下资源的最佳分配。

基于价值的深度强化学习：可预测的扩展的功能:

1. 根据资源约束选择最佳 UTD 比率，确保在给定预算下最大化性能。
2. 通过小型实验预测大规模实验的资源需求，减少不必要的计算成本。
3. 利用论文提供的经验模型调整超参数，以适应不同的任务和环境。

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