Temporal abstraktion är nyckeln till att skala upp lärande och planering i förstärkning lärande. Även om planeringen med tidsförlängda åtgärder är väl förstådd, har skapandet av sådana abstraktioner autonomt från data förblivit en utmaning. Vi tar itu med detta problem inom ramen för alternativen [Sutton, Precup & Singh, 1999; Precup, 2000]. Vi härleder policy gradienter för alternativ och föreslår en ny alternativ-kritisk arkitektur som kan lära sig både den interna politiken och villkoren för uppsägning av alternativ, tillsammans med politiken över alternativ, och utan att behöva ge några ytterligare belöningar eller delmål. Experimentella resultat i både diskreta och kontinuerliga miljöer visar på flexibiliteten och effektiviteten i ramverket.
Bacon m.fl. I Ref föreslås en ny optionskritisk struktur som kan lära sig både den interna politiken och termineringsvillkoren för alternativ, tillsammans med policyn om alternativ, och utan att behöva ge några ytterligare belöningar eller delmål.
The Option-Critic Architecture
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}