Att tillämpa djup förstärkningsinlärning (RL) på verkliga system lider av långsam dataprovtagning. Vi föreslår ett förbättrat generativt kontraarialt nätverk (EGAN) för att initiera en RL-agent för att uppnå snabbare lärande. EGAN använder förhållandet mellan stater och åtgärder för att förbättra kvaliteten på dataprover som genereras av en GAN. Pre-utbildning agenten med EGAN visar en brantare inlärningskurva med en 20% förbättring av utbildningstiden i början av lärandet, jämfört med ingen förutbildning, och en förbättring jämfört med utbildning med GAN med cirka 5% med mindre variationer. För realtidssystem med sparsam och långsam dataprovtagning kan EGAN användas för att påskynda de tidiga faserna i utbildningsprocessen.
I Ref föreslogs en metod för förutbildning av agenten baserad på det förbättrade GAN för att förkorta utbildningsfasen.
Enhanced Experience Replay Generation for Efficient Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}