Ett djupt lärande för att förstärka lärandet ledde till att en allmän inlärare kunde träna på visuell input för att spela en mängd olika arkadspel på mänsklig och övermänsklig nivå. Dess skapare i Google DeepMinds team kallade tillvägagångssättet: Deep Q-Network (DQN). Vi presenterar en utvidgning av DQN med "mjuka" och "hårda" uppmärksamhetsmekanismer. Tester av den föreslagna Djup Uppmärksamhet Återkommande Q-Network (DARQN) algoritm på flera Atari 2600 spel visar nivå av prestanda överlägsen DQN. Dessutom möjliggör inbyggda uppmärksamhetsmekanismer en direkt onlineövervakning av utbildningsprocessen genom att belysa de regioner på spelskärmen som agenten fokuserar på när man fattar beslut.
Till följd av dessa resultat inom det övervakade utbildningsområdet föreslog REF att man skulle ägna stor uppmärksamhet åt det nuvarande Q-nätverket (DARQN), som integrerade uppmärksamhetsmekanismen i DQN.
Deep Attention Recurrent Q-Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}