Den djupa förstärkningslärande gemenskapen har gjort flera oberoende förbättringar av DQN-algoritmen. Det är dock oklart vilka av dessa förlängningar som kompletterar varandra och som kan kombineras på ett fruktbart sätt. I detta dokument undersöks sex tillägg till DQN-algoritmen och empiriskt studeras deras kombination. Våra experiment visar att kombinationen ger toppmodern prestanda på Atari 2600-riktmärket, både vad gäller dataeffektivitet och slutresultat. Vi ger också resultat från en detaljerad ablation studie som visar bidraget från varje komponent till den totala prestandan.
På grundval av detta föreslog DeepMind Rainbow Ref. Och levererar toppmodern prestanda på Atari 2600-riktmärket, både vad gäller dataeffektivitet och ultimat prestanda.
Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}