I denna artikel föreslås Själv-Imitation Learning (SIL), en enkel off-policy aktör-kritikalgoritm som lär sig att reproducera agentens tidigare goda beslut. Denna algoritm är utformad för att verifiera vår hypotes att utnyttja tidigare goda erfarenheter indirekt kan driva djup prospektering. Våra empiriska resultat visar att SIL avsevärt förbättrar fördel aktörskritiska (A2C) på flera hårda prospektering Atari spel och är konkurrenskraftig mot de toppmoderna räknebaserade prospekteringsmetoder. Vi visar också att SIL förbättrar proximal policyoptimering (PPO) på MuJoCo uppgifter.
Åh et al. I REF föreslogs lärande för att imitera tidigare goda åtgärder för att öka aktörskritiska algoritmer.
Self-Imitation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}