Den senaste tidens framsteg i djupt förstärkande lärande har gjort det möjligt för självständiga inlärningsagenter att lyckas med en mängd komplexa uppgifter, men befintliga algoritmer kräver i allmänhet en hel del träningsdata. Ett sätt att öka den hastighet med vilken agenter kan lära sig att utföra uppgifter är genom att utnyttja inputen från mänskliga utbildare. Även om sådan input kan ta sig många former, i realtid, är skalär-värderad feedback särskilt användbar i situationer där det visar sig svårt eller omöjligt för människor att ge expertdemonstrationer. Tidigare metoder har visat nyttan av mänskliga bidrag på detta sätt (t.ex. TAMER-ramverket), men de har hittills inte betraktat högdimensionella tillståndsutrymmen eller använt sig av djupt lärande. I detta dokument gör vi båda: vi föreslår Deep TAMER, en förlängning av TAMER ramverket som utnyttjar representationskraften hos djupa neurala nätverk för att lära sig komplexa uppgifter på bara en kort tid med en mänsklig tränare. Vi visar Deep TAMER framgång genom att använda den och bara 15 minuters feedback för att träna en agent som presterar bättre än människor på Atari spelet BOWLING - en uppgift som har visat sig svårt för även toppmoderna förstärkning inlärningsmetoder.
Nyligen föreslog REF djup TAMER för neural-nätverksbaserad HRL som bygger på toppen av TAMER ramverket.
Deep TAMER: Interactive Agent Shaping in High-Dimensional State Spaces
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}