Vi presenterar den första djupt lärande modellen för att framgångsrikt lära sig kontrollpolitik direkt från högdimensionell sensorisk ingång med hjälp av förstärkande lärande. Modellen är ett konvolutionellt neuralt nätverk, tränad med en variant av Q-learning, vars ingång är rå pixlar och vars utgång är en värdefunktion som uppskattar framtida belöningar. Vi tillämpar vår metod på sju Atari 2600 spel från Arcade Learning Environment, utan justering av arkitekturen eller inlärningsalgoritmen. Vi finner att det överträffar alla tidigare metoder på sex av spelen och överträffar en mänsklig expert på tre av dem.
Mnih och al. är den första introducera djupt lärande modell i förstärkning lärande och har lyckats hantera högdimensionell sensorisk ingång när man spelar Atari REF.
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}