Djup förstärkning inlärning förändrar snabbt området för artificiell intelligens. Dessa modeller kan fånga en hög nivå förståelse av sin miljö, vilket gör det möjligt för dem att lära sig svåra dynamiska uppgifter på en mängd olika områden. I databasfältet är frågeoptimering fortfarande ett svårt problem. Vårt mål i detta arbete är att utforska möjligheterna till djupt förstärkande lärande i samband med frågeoptimering. Vid varje tillstånd, bygger vi frågor gradvis och koda egenskaper subqueries genom en inlärd representation. Utmaningen här ligger i bildandet av statsövergångsfunktionen, som definierar hur det nuvarande subquery-tillståndet kombineras med nästa frågeoperation (åtgärd) för att ge nästa tillstånd. Som ett första steg i denna riktning fokuserar vi på problemet med statens representation och bildandet av statsövergångsfunktionen. Vi beskriver vår strategi och visar preliminära resultat. Vi diskuterar vidare hur vi kan använda statsrepresentationen för att förbättra frågeoptimering med hjälp av förstärkningslärande.
Ortiz m.fl. analyserade hur stat representationer påverkar frågeoptimering när du använder förstärkning lärande REF.
Learning State Representations for Query Optimization with Deep Reinforcement Learning
{'venue': "DEEM'18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}