Under de senaste åren har det varit många framgångar att använda djupa representationer för att förstärka lärandet. Ändå, många av dessa program använder konventionella arkitekturer, såsom konvolutionella nätverk, LSTMs, eller auto-kodare. I detta dokument presenterar vi en ny neural nätverk arkitektur för modellfri förstärkning lärande. Vårt duellnätverk representerar två separata estimatorer: en för funktionen statsvärde och en för den statligt beroende actionfördelsfunktionen. Den främsta fördelen med denna faktorisering är att generalisera lärandet över åtgärder utan att införa någon förändring av den underliggande förstärkande inlärningsalgoritmen. Våra resultat visar att denna arkitektur leder till bättre politisk utvärdering i närvaro av många liknande värdefulla åtgärder. Dessutom gör duellarkitekturen det möjligt för vår RL-agent att överträffa toppmodernheten på Atari 2600-domänen.
Wang m.fl. föreslog en dueling-nätverksarkitektur (DuelingDQN) REF som frikopplar state-action-värdena till tillståndsvärden och åtgärdsvärden för att ge en bättre approximation av statsvärdet.
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}