I detta dokument föreslår vi nätverket för djup förstärkningsrelevans (DRRN), en ny djup arkitektur, för hantering av ett fritt handlingsutrymme med tillämpningar för språkförståelse för textbaserade spel. För en viss klass av spel, måste en användare välja bland ett variabelt antal åtgärder som beskrivs med text, med målet att maximera långsiktig belöning. I dessa spel är den bästa åtgärden typiskt det som passar bäst till den nuvarande situationen (utformad som ett tillstånd i DRRN), också beskrivs med text. På grund av den exponentiella komplexiteten i naturligt språk med avseende på meningslängd, finns det typiskt en obegränsad uppsättning unika handlingar. Därför är det mycket svårt att på förhand fastställa de åtgärder som anges i det djupa Q-nätverket (DQN). För att ta itu med denna utmaning extraherar DRRN vektorer på hög nivå från de texter som beskriver tillstånd och åtgärder, respektive, och beräknar de inre produkterna mellan tillstånd och åtgärd inbäddande vektorer för att approximera Q-funktionen. Vi utvärderar DRRN på två populära textspel, som visar överlägsen prestanda över DQN.
Det djupgående förstärkningsrelevanta nätverket (DRRN) REF infördes för att spela hypertextbaserade spel.
Deep Reinforcement Learning with an Unbounded Action Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}