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.
Dueling-nätverket av REF delar upp Q-nätverket i två separata skattningar: den ena för funktionen statsvärde och den andra för funktionen för statligt beroende åtgärdsfördel.
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}