Aprendizaje dinámico de soportes para crítico categórico en RL

En el ámbito del aprendizaje por refuerzo profundo, la estimación de funciones de valor ha sido tradicionalmente un problema de regresión. Sin embargo, enfoques recientes como el loss de histograma Gaussiano (HL-Gauss) proponen reformular esta tarea como un problema de clasificación categórica, donde cada objetivo escalar se codifica como una diana suavizada. Esto ha demostrado mejoras en la estabilidad y precisión del aprendizaje, pero introduce un desafío importante: la necesidad de definir de antemano un intervalo de soporte fijo para las categorías. En entornos no estacionarios y estocásticos típicos del refuerzo, este intervalo puede quedar obsoleto o mal ajustado, limitando el rendimiento del algoritmo.

Una solución elegante surge de la idea de aprender dinámicamente los límites del soporte durante el entrenamiento. En lugar de fijar un rango fijo, se deriva un objetivo que optimiza conjuntamente los límites inferior y superior junto con la representación categórica de los valores escalares. Este planteamiento no solo evita la necesidad de un intervalo predefinido, sino que teóricamente constituye una cota superior más ajustada del error cuadrático medio de Bellman, superando las versiones con soporte fijo. En la práctica, permite que el crítico se adapte de forma estable a la escala cambiante de las recompensas, mejorando la convergencia en tareas de control continuo.

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