Vi introducerar NoisyNet, en djup förstärkning lärande agent med parametrisk buller läggs till dess vikter, och visar att den inducerade stokasticiteten i agentens politik kan användas för att underlätta effektiv utforskning. Bullerparametrarna är inlärda med lutning nedstigning tillsammans med återstående nätverksvikter. NoisyNet är enkelt att genomföra och lägger till lite beräknings omkostnader. Vi finner att ersätta den konventionella prospektering heuristics för A3C, DQN och dueling agenter (entropi belöning respektive -grå) med NoisyNet ger betydligt högre poäng för ett brett utbud av Atari spel, i vissa fall avancera agenten från sub till övermänsklig prestanda. * Lika lön.
Nyligen föreslog Ref att parametriskt buller skulle läggas till parametrarna i ett neuralt nätverk och visa att det underlättar prospektering.
Noisy Networks for Exploration
{'venue': 'ICLR 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}