Erfarenhet replay låter online förstärkning läromedel komma ihåg och återanvända erfarenheter från det förflutna. I tidigare arbete, erfarenhet övergångar var enhetligt prov från en replay minne. Detta tillvägagångssätt återspelar dock helt enkelt övergångar med samma frekvens som de ursprungligen upplevde, oavsett deras betydelse. I detta dokument utvecklar vi en ram för att prioritera erfarenheter, för att spela upp viktiga övergångar oftare, och därför lära sig mer effektivt. Vi använder prioriterad erfarenhetsåterspelning i Deep Q-Networks (DQN), en förstärkande inlärningsalgoritm som uppnådde prestanda på mänsklig nivå i många Atari-spel. DQN med prioriterad erfarenhet replay uppnår en ny toppmodern, outperforming DQN med enhetlig replay på 41 av 49 spel.
För att påskynda inlärningsprocessen, prioriterade erfarenhet replay prover viktiga övergångar oftare REF.
Prioritized Experience Replay
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}