Vi föreslår en ram baserad på distributionsförstärkningslärande och nyligen gjorda försök att kombinera bayesiska parameteruppdateringar med djupt förstärkningslärande. Vi visar att vårt föreslagna ramverk begreppsmässigt förenar flera tidigare metoder vid prospektering. Vi härleder också en praktisk algoritm som uppnår effektiv utforskning på utmanande kontrolluppgifter.
REF föreslog en distributionsbaserad RL-baserad prospekteringsstrategi med uppdateringar av Bayesian parameter.
Exploration by Distributional Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}