Djup förstärkning lärande har blivit populärt under de senaste åren, visar överlägsenhet på olika visuella input uppgifter som att spela Atari spel och robot navigering. Även objekt är viktiga bildelement, få arbete överväger att förbättra djup förstärkning lärande med objektets egenskaper. I detta dokument föreslår vi en ny metod som kan innefatta process för objektigenkänning till modeller för djupt förstärkande lärande. Detta tillvägagångssätt kan anpassas till alla befintliga ramar för fördjupat lärande. Toppmoderna resultat visas i experiment på Atari spel. Vi föreslår också ett nytt tillvägagångssätt som kallas "object Saliency Maps" för att visuellt förklara de åtgärder som görs av djupt förstärkande inlärningsagenter.
I REF används soliditet för att visuellt förklara de åtgärder som vidtagits.
Object-sensitive Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}