Vi introducerar Imagination-Augmented Agents (I2As), en ny arkitektur för djupt förstärkande lärande som kombinerar modellfria och modellbaserade aspekter. I motsats till de flesta befintliga modellbaserade metoder för att stärka inlärning och planering, som föreskriver hur en modell ska användas för att komma fram till en politik, lär sig I2As att tolka förutsägelser från en inlärd miljömodell för att konstruera implicita planer på godtyckliga sätt, genom att använda förutsägelserna som ytterligare sammanhang i djupgående politiska nätverk. I2As visar förbättrad dataeffektivitet, prestanda och robusthet mot missspecifikation av modeller jämfört med flera baslinjer.
Nyligen använde Ref ) en prediktiv modell i Imagination-Augmented Agents för att ge ytterligare sammanhang till ett policynätverk.
Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}