Effektiva undersökningar är fortfarande en stor utmaning när det gäller att stärka inlärningen. Gemensamma utforskningsstrategier, t.ex. -grå, utför inte tidsutvidgad (eller djup) utforskning; detta kan leda till exponentiellt större datakrav. De flesta algoritmer för statistiskt effektiv RL kan dock inte beräknas i komplexa miljöer. Randomiserade värdefunktioner erbjuder ett lovande tillvägagångssätt för effektiv prospektering med generalisering, men befintliga algoritmer är inte kompatibla med ickelinjärt parameteriserade värdefunktioner. Som ett första steg mot att ta itu med sådana sammanhang utvecklar vi bootstrappad DQN. Vi visar att bootstrappad DQN kan kombinera djup prospektering med djupa neurala nätverk för exponentiellt snabbare lärande än någon dithering strategi. I Arcade Lärande Miljö bootstrappad DQN avsevärt förbättrar inlärningshastigheten och kumulativa prestanda i de flesta spel.
Bootstrappad djup Q-learning genomför tidsutökad (eller djup) prospektering, vilket leder till mycket snabbare lärande REF.
Deep Exploration via Bootstrapped DQN
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}