Detta papper introducerar en ny arkitektur för att förstärka lärande med djupa neurala nätverk utformade för att hantera tillstånd och action utrymmen som kännetecknas av naturligt språk, som finns i textbaserade spel. Uttryckt som ett nätverk för djup förstärkningsrelevans (DRRN), representerar arkitekturen handlings- och tillståndsutrymmen med separata inbäddningsvektorer, som kombineras med en interaktionsfunktion för att approximera Q-funktionen vid förstärkningsinlärning. Vi utvärderar DRRN på två populära textspel, som visar överlägsen prestanda över andra djupa Qlearning arkitekturer. Experiment med parafraserade actionbeskrivningar visar att modellen extraherar mening snarare än att helt enkelt memorera textsträngar.
REF presenterar nätverket för djup förstärkningsrelevans (DRRN) som använder två separata djupa neurala nätverk för att koda tillstånd och åtgärder.
Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space
{'venue': 'ACL 2016', 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}