Erfarenhet replay spelar en viktig roll för framgången med djup förstärkning lärande (RL) genom att hjälpa stabilisera neurala nätverk. Det har blivit en ny norm i djupa RL-algoritmer. I detta papper visar vi dock att varierande storleken på erfarenhet replay buffert kan skada prestanda även i mycket enkla uppgifter. Storleken på replay bufferten är faktiskt en hyper-parameter som kräver noggrann inställning. Dessutom leder vår studie av erfarenhet replay till formuleringen av den kombinerade DQN algoritmen, som avsevärt kan överträffa primitiva DQN i vissa uppgifter.
REF undersöker effekten av reprisbuffertens storlek på prestanda och föreslår Combined Experience Replay (CER) för att minska ansvaret för en stor reprisbuffert.
A Deeper Look at Experience Replay
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}