Att lära sig agera när det finns många tillgängliga åtgärder i varje stat är en utmanande uppgift för förstärkning Learning-agenter, särskilt när många av åtgärderna är överflödiga eller irrelevanta. I sådana fall är det ibland lättare att lära sig vilka åtgärder man inte ska vidta. I detta arbete föreslår vi arkitekturen Action-Elimination Deep Q-Network (AE-DQN) som kombinerar en Deep RL-algoritm med ett Action Elimination Network (AEN) som eliminerar suboptimala åtgärder. AEN är utbildad för att förutsäga ogiltiga åtgärder, övervakade av en extern elimineringssignal som tillhandahålls av miljön. Simuleringar visar en betydande hastighet och ökad robusthet över vanilj DQN i textbaserade spel med över tusen diskreta åtgärder.
I REF föreslogs DQN för åtgärdseliminering, vilket resulterade i en mindre åtgärdsuppsättning O( på A).
Learn What Not to Learn: Action Elimination with Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 3566-3577). 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}