Vi föreslår en konceptuellt enkel och lätt ram för djupt förstärkande lärande som använder asynkron lutning nedstigning för optimering av djupa neurala nätverksstyrenheter. Vi presenterar asynkrona varianter av fyra standardförstärkande inlärningsalgoritmer och visar att parallella skådespelare-lärare har en stabiliserande effekt på utbildning så att alla fyra metoder för att framgångsrikt träna neurala nätverksstyrenheter. Den bäst presterande metoden, en asynkron variant av skådespelare-kritiker, överträffar den nuvarande state-of-the-art på Atari domänen medan utbildning för halva tiden på en enda multi-core CPU istället för en GPU. Dessutom visar vi att asynkron skådespelare-kritiker lyckas med ett brett utbud av kontinuerliga motorstyrningsproblem samt med en ny uppgift att navigera slumpmässiga 3D-labyryrinter med hjälp av en visuell ingång.
A3C REF föreslår en asynkron variant av aktörskritiska med hjälp av ett gemensamt och långsamt föränderligt målnätverk utan erfarenhetsåterspel.
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ICML 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}