På senare tid har forskare gjort betydande framsteg genom att kombinera de framsteg som gjorts i fråga om fördjupat lärande med ökat lärande. Några anmärkningsvärda exempel inkluderar träningsagenter att spela Atari spel baserat på rå pixel data och att förvärva avancerade manipulation färdigheter med hjälp av rå sensoriska ingångar. Det har dock varit svårt att kvantifiera framstegen på området kontinuerlig kontroll på grund av avsaknaden av ett gemensamt referensvärde. I detta arbete presenterar vi en benchmarking svit av kontinuerliga kontrolluppgifter, inklusive klassiska uppgifter som cart-pole swing-up, uppgifter med mycket hög tillstånd och action dimensionalitet såsom 3D humanoid locomotion, uppgifter med partiella observationer, och uppgifter med hierarkisk struktur. Vi rapporterar nya rön baserat på en systematisk utvärdering av en rad implementerade förstärkande inlärningsalgoritmer. Både riktmärkes- och referensgenomförandena släpps på https://github.com/ rllab/rllab för att underlätta experimentell reproducerbarhet och uppmuntra andra forskare att anta dem.
Flera riktmärken som Ref har gjort jämförelser mellan kontinuerliga kontrollalgoritmer.
Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Continuous Control
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}