Det senaste arbetet har visat att tidsbegränsade åtgärder (alternativ) kan läras fullständigt från början till slut i stället för att specificeras i förväg. Även om man i allt högre grad förstår problemet med hur man lär sig olika alternativ, har frågan om vilka bra alternativ som bör vara kvar varit svåråtkomlig. Vi formulerar vårt svar på vilka bra alternativ som bör finnas inom den avgränsade rationalitetsramen (Simon, 1957) genom begreppet överläggningskostnader. Vi härleder sedan praktiska gradientbaserade inlärningsalgoritmer för att genomföra detta mål. Våra resultat i Arcade Learning Environment (ALE) visar ökad prestanda och tolkningsbarhet.
Harb m.fl. I REF formuleras vilka bra alternativ som bör ingå i den avgränsade rationalitetsramen.
When Waiting is not an Option : Learning Options with a Deliberation Cost
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}