Vi anpassar de idéer som ligger till grund för framgången med Deep Q-Learning till det kontinuerliga åtgärdsområdet. Vi presenterar en aktörskritisk, modellfri algoritm baserad på den deterministiska policygradienten som kan fungera över kontinuerliga handlingsytor. Med samma inlärningsalgoritm, nätverksarkitektur och hyperparametrar löser vår algoritm robust mer än 20 simulerade fysikuppgifter, inklusive klassiska problem som cartpole swing-up, dexterous manipulering, legged locomotion och bilkörning. Vår algoritm kan hitta policyer vars prestanda är konkurrenskraftig med dem som finns av en planeringsalgoritm med full tillgång till dynamiken i domänen och dess derivat. Vi visar vidare att för många av de uppgifter algoritmen kan lära sig politik "end-to-end": direkt från rå pixel ingångar.
Å andra sidan utbildar vi ett aktörskritiskt nätverk REF att lära sig policyn i kontinuerlig handling utrymme för att kontrollera GAN för form färdigställande.
Continuous control with deep reinforcement learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}