Abstract-Den djupa förstärkning inlärningsmetod kräver vanligtvis ett stort antal utbildningsbilder och utföra åtgärder för att få tillräckliga resultat. När det utökas en verklig uppgift i den verkliga miljön med en verklig robot, kommer metoden att krävas mer träningsbilder på grund av komplexitet eller ljud från indata bilder, och utföra en hel del åtgärder på den verkliga roboten blir också ett allvarligt problem. Därför föreslår vi en utökad metod för djupt förstärkande lärande som tillämpas som en generativ modell för att initiera nätverket för att minska antalet utbildningsförsök. I detta dokument använde vi en djup q-nätverksmetod som den djupa förstärkningen inlärningsmetod och en djup auto-encoder som generativ modell. Vi utförde experiment på tre olika uppgifter: en cart-pole spel, en atari spel, och en riktig spel med en verklig robot. Den föreslagna metoden tränade effektivt på alla uppgifter än den tidigare metoden, särskilt 2,5 gånger snabbare på en uppgift med verkliga miljöbilder.
DAQN REF visade pre-utbildning av en generativ modell minskar antalet tränings iterationer.
DAQN: Deep Auto-encoder and Q-Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}