Framgångsrika tillämpningar av förstärkt inlärning i verkliga problem kräver ofta att man tar itu med delvis observerbara stater. Det är i allmänhet mycket utmanande att konstruera och dra slutsatser om dolda tillstånd eftersom de ofta är beroende av agentens hela interaktionshistoria och kan kräva omfattande domänkunskap. I detta arbete undersöker vi en djupt lärande strategi för att lära sig representationen av stater i delvis observerbara uppgifter, med minimala förkunskaper om området. I synnerhet föreslår vi en ny familj av hybridmodeller som kombinerar styrkan i både övervakad inlärning (SL) och förstärka lärande (RL), utbildad på ett gemensamt sätt: SL komponenten kan vara en återkommande neurala nätverk (RNN) eller dess långsiktiga korttidsminne (LSTM) version, som är utrustad med den önskade egenskapen att kunna fånga långsiktig beroende av historia, vilket ger ett effektivt sätt att lära sig representationen av dolda stater. RL-komponenten är ett djupt Q-nätverk (DQN) som lär sig att optimera kontrollen för att maximera långsiktiga belöningar. Omfattande experiment i en direktsändning kampanj problem visar effektiviteten och fördelarna med den föreslagna metoden, som fungerar bäst bland en uppsättning av tidigare state-of-the-art metoder.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog en hybridmodell som kombinerar djupt q-nätverk med LSTM för att lära sig representationen av dolda stater.
Recurrent Reinforcement Learning: A Hybrid Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}