Abstract-This paper diskuterar effektiviteten av djup autoencoder neurala nätverk i visuell förstärkning inlärning (RL) uppgifter. Vi föreslår en ram för att kombinera utbildning av djupa auto-kodare (för att lära kompakta utrymmen) med nyligen föreslagna batch-mode RL algoritmer (för lärande politik). Tonvikten läggs på dataeffektiviteten hos denna kombination och på att studera egenskaperna hos de funktionsutrymmen som automatiskt konstrueras av de djupa autokodarna. Dessa utrymmen visas empiriskt för att på ett adekvat sätt likna befintliga likheter och rumsliga samband mellan observationer och göra det möjligt att lära sig användbara strategier. Vi föreslår flera metoder för att förbättra topologin av de funktioner utrymmen som använder sig av uppgiftsberoende information. Slutligen presenterar vi de första resultaten om att framgångsrikt lära sig en bra kontrollpolitik direkt på syntetiserade och verkliga bilder.
På ett tidigt stadium, djupa auto-kodare användes för att extrahera funktioner utrymmen för att lösa förstärkning inlärningsuppgifter REF.
Deep auto-encoder neural networks in reinforcement learning
{'venue': 'The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': 'The 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}