Abstrakt. Denna artikel presenterar en allmän klass av associativ förstärkning lärande algoritmer för connectist nätverk som innehåller stokastiska enheter. Dessa algoritmer, som kallas REINFORCE-algoritmer, visas göra viktjusteringar i en riktning som ligger längs lutningen av förväntad förstärkning i både omedelbar förstärkning uppgifter och vissa begränsade former av fördröjd förstärkning uppgifter, och de gör detta utan att uttryckligen datorisera gradient uppskattningar eller ens lagra information från vilka sådana uppskattningar kan beräknas. Särskilda exempel på sådana algoritmer presenteras, varav en del har ett nära samband med vissa befintliga algoritmer medan andra är nya men potentiellt intressanta i sig. Dessutom ges resultat som visar hur sådana algoritmer kan integreras naturligt med backpropagation. Vi avslutar med en kort diskussion om ett antal ytterligare frågor kring användningen av sådana algoritmer, inklusive vad som är känt om deras begränsande beteenden samt ytterligare överväganden som kan användas för att utveckla liknande men potentiellt mer kraftfulla förstärkning lärande algoritmer.
En tidig förstärkning lärande algoritm för neurala nätverk är REINFORCE REF.
Simple statistical gradient-following algorithms for connectionist reinforcement learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}