Det senaste arbetet har visat att djupa neurala nätverk kan approximera både värdefunktioner och policyer för att förstärka inlärningsområden med kontinuerliga tillstånd och handlingsytor. Men så vitt vi vet har inget tidigare arbete lyckats med att använda djupa neurala nätverk i strukturerade (parameteriserade) kontinuerliga aktionsutrymmen. För att fylla denna lucka, fokuserar detta dokument på lärande inom området simulerad RoboCup fotboll, som har en liten uppsättning diskreta åtgärdstyper, som var och en är parameteriserad med kontinuerliga variabler. De bäst inlärda agenter kan göra mål mer tillförlitligt än 2012 RoboCup champion agent. Som sådan, detta dokument representerar en framgångsrik utvidgning av djup förstärkning lärande till klassen av parameteriserade åtgärd utrymme MDPs.
Matthew och Al. REF använde djupt förstärkande inlärning för att uppskatta i ett kontinuerligt åtgärdsområde.
DEEP REINFORCEMENT LEARNING IN PARAMETER- IZED ACTION SPACE
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}