Prospektering är en grundläggande aspekt av förstärkningslärande, som vanligtvis genomförs med hjälp av stokastiska åtgärdsval. Prospektering kan emellertid vara effektivare om den är inriktad på att skaffa sig ny kunskap i världen. Besöksmöten har visat sig användbara både i praktiken och i teorin för riktad prospektering. Men en stor begränsning av räknare är deras plats. Även om det finns några modellbaserade lösningar på denna brist saknas fortfarande ett modellfritt tillvägagångssätt. Vi föreslår E-värden, en generalisering av räknare som kan användas för att utvärdera det förökande undersökande värdet över stat-aktionsbanor. Vi jämför vårt tillvägagångssätt med vanliga RL-tekniker, och visar att användning av E-värden förbättrar inlärning och prestanda över traditionella räknare. Vi visar också hur vår metod kan implementeras med funktion approximation för att effektivt lära sig kontinuerliga MDP. Vi visar detta genom att visa att vår strategi överträffar state of the art performance i Freeway Atari 2600 spelet.
Generalisering av besöksräknare föreslås i REF, och tolkas som prospekteringsvärden.
DORA The Explorer: Directed Outreaching Reinforcement Action-Selection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}