20 Frågor (Q20) spelet är ett välkänt spel som uppmuntrar avdragsgill resonemang och kreativitet. I spelet tänker den svarande först på ett objekt som en berömd person eller ett slags djur. Sedan försöker frågeställaren gissa föremålet genom att ställa 20 frågor. I ett Q20-spelsystem betraktas användaren som svarsperson medan systemet självt fungerar som frågeställare vilket kräver en bra strategi för frågevalsval för att räkna ut rätt objekt och vinna spelet. Den optimala politiken för att välja ut frågor är dock svår att härleda på grund av spelmiljöns komplexitet och volatilitet. I detta dokument föreslår vi en ny policybaserad metod för förstärkningslärande (RL), som gör det möjligt för frågeställaragenten att lära sig den optimala policyn för frågevalsval genom kontinuerliga interaktioner med användarna. För att underlätta utbildningen föreslår vi också att använda ett belöningsnätverk för att uppskatta den mer informativa belöningen. Jämfört med tidigare metoder är vår RL-metod robust mot bullriga svar och förlitar sig inte på kunskapsbasen av objekt. Experimentella resultat visar att vår RL-metod klart överträffar ett entropibaserat ingenjörssystem och har konkurrenskraftig prestanda i en bullrig simuleringsmiljö.
Lära sig 20Q spel Vår uppgift kan ses som ett exempel på den populära 20-fråga spelet (20Q), som har tillämpats på kunskapsbasen av kändisar REF.
Playing 20 Question Game with Policy-Based Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}