Detta dokument föreslår en ny djupgående förstärkning lärande (RL) arkitektur, som kallas Value Prediction Network (VPN), som integrerar modellfria och modellbaserade RL-metoder i ett enda neuralt nätverk. I motsats till typiska modellbaserade RL-metoder lär sig VPN en dynamisk modell vars abstrakta tillstånd är utbildade för att göra alternativ-villkorliga förutsägelser av framtida värden (diskonterade summan av belöningar) snarare än av framtida observationer. Våra experimentella resultat visar att VPN har flera fördelar jämfört med både modellfria och modellbaserade baslinjer i en stokastisk miljö där noggrann planering krävs men att bygga en korrekt observation-prediction modell är svårt. Dessutom VPN överträffar Deep Q-Network (DQN) på flera Atari spel även med kort-lookahead planering, visar sin potential som ett nytt sätt att lära sig en bra statlig representation.
Liknar i andemeningen med Prediktorn föreslår värdeförutsägelsenätverket (VPN) REF en neural nätverksarkitektur för att lära sig en dynamisk modell vars abstrakta tillstånd gör alternativ-villkorliga förutsägelser av framtida värden snarare än av framtida observationer.
Value Prediction Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}