基于复数记忆的强化学习
原文标题：Reinforcement Learning with Complex (valued) Memories
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论文重新审视酉循环网络（uRNN），其在复向量空间中表达循环与隐状态，保范酉动力学有利于长序列信息传播。作者提出三种 uRNN 变体作为循环 PPO 架构的即插即用替代，并探索保留复数隐状态相位信息的相位感知策略。在 rocksample、Craftax 等任务上奖励达基线的 2-3 倍，为部分可观测强化学习提供新表示方向。
- 问题
- 部分可观测强化学习中，智能体难以压缩时序信息并维持有效记忆。
- 方法
- 把三种酉循环网络（uRNN）变体作为循环PPO的即插即用替代，并探索保留复数隐状态相位的相位感知策略。
- 结果
- 在rocksample、Craftax等任务上奖励达基线的2-3倍。
- 影响
- 为部分可观测RL提供新的复数表示方向，现有PPO架构可直接替换循环模块试收益。
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