Abstract-Deep förstärkning lärande är redo att revolutionera AI-området och utgör ett steg mot att bygga autonoma system med en högre nivå förståelse av den visuella världen. För närvarande gör djupt lärande det möjligt att förstärka lärandet till att skala upp till problem som tidigare var svåråtkomliga, till exempel att lära sig spela videospel direkt från pixlar. Djupstärkande inlärningsalgoritmer tillämpas också på robotik, vilket gör att styrpolicyer för robotar kan läras direkt från kameraingångar i den verkliga världen. I denna undersökning börjar vi med en introduktion till det allmänna området för förstärkning av lärandet, och sedan går vi vidare till de viktigaste strömmarna av värdebaserade och policybaserade metoder. Vår undersökning kommer att omfatta centrala algoritmer i djupt förstärkande lärande, inklusive det djupa Q-nätverket, förtroende region policyoptimering, och asynkron fördel skådespelare-kritiker. Parallellt lyfter vi fram de unika fördelarna med djupa neurala nätverk, med fokus på visuell förståelse via förstärkningslärande. Sammanfattningsvis beskriver vi flera aktuella forskningsområden inom området.
DRL är redo att revolutionera området AI och representerar ett stort steg mot att bygga helt autonoma eller end-to-end system med en högre nivå förståelse av den visuella världen REF.
A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}