主要观点总结
本文介绍了一种名为RAD（Relativistic Adaptive gradient Descent）的神经网络优化器，专门用于强化学习（RL）中的神经网络训练。针对深度神经网络作为函数近似器在RL训练中表现出的不稳定性和挑战，如过拟合、值高估和策略发散等，RAD优化器通过引入相对论原理，提供了稳定的训练过程。在多个标准测试环境和任务中，包括CartPole、MuJoCo、Atari和自动驾驶任务等，RAD优化器的性能均超越其他主流神经网络优化器，如SGD、Adam等。其关键机制在于将神经网络参数的优化过程建模为多粒子相对论系统状态的演化过程，从而实现了参数的长时域稳定性和收敛性。此外，文章还进行了实验验证和结果分析，证明了RAD优化器的有效性和优越性。
关键观点总结
关键观点1: RAD优化器的引入及其针对强化学习中的神经网络训练的设计思路。
RAD优化器通过引入相对论原理，将神经网络参数的优化过程建模为多粒子相对论系统状态的演化过程，从而提供稳定的训练过程。
关键观点2: RAD优化器的性能表现和优势。
在多个标准测试环境和任务中，包括CartPole、MuJoCo、Atari和自动驾驶任务等，RAD优化器的性能均超越其他主流神经网络优化器。其通过保持原动力学系统的耗散特性，实现了参数的长时域稳定性和收敛性。
关键观点3: RAD优化器的实验验证和结果分析。
文章通过广泛的实验验证了RAD优化器的有效性和优越性，包括长期训练稳定性、速度系数和保辛因子的影响等。实验结果表明，RAD优化器在处理复杂现实世界任务中的有效性，特别是在处理受扰动环境和现实世界应用中的鲁棒性方面表现出显著优势。
文章预览
转载自：RLChina 在人工智能领域，强化学习（RL）一直被视为解决复杂序列决策问题的有力工具。这项技术不仅在电子游戏、棋类智能、机器人控制、自动驾驶等前沿领域大放异彩，还在大语言模型（LLM）的微调、对齐、推理等关键阶段发挥着重要作用。 然而，在深度神经网络作为函数近似器的背景下，RL训练常常表现出显著的不稳定性，面临诸如过拟合、值高估和策略发散等一系列挑战。这些问题不仅影响了RL算法的最终性能，也限制了其在真实物理场景中大规模应用的潜力。 面对这一挑战，清华大学的研究团队提出了RL专用的神经网络优化方法——RAD优化器（Relativistic Adaptive gradient Descent）。相较于9个主流神经网络优化器（包括SGD-M，Adam和AdamW等），RAD优化器在12个测试环境（包括1个CartPole任务、6个MuJoCo任务、4个Atari任务和1个自动驾驶任务）及5
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