Detta papper introducerar en ny arkitektur för att förstärka lärande med djupa neurala nätverk utformade för att hantera tillstånd och action utrymmen som kännetecknas av naturligt språk, som finns i textbaserade spel. Uttryckt som ett nätverk för djup förstärkningsrelevans (DRRN), representerar arkitekturen handlings- och tillståndsutrymmen med separata inbäddningsvektorer, som kombineras med en interaktionsfunktion för att approximera Q-funktionen vid förstärkningsinlärning. Vi utvärderar DRRN på två populära textspel, som visar överlägsen prestanda över andra djupa Qlearning arkitekturer. Experiment med parafraserade actionbeskrivningar visar att modellen extraherar mening snarare än att helt enkelt memorera textsträngar.
I REF föreslogs ett nätverk för djup förstärkningsrelevans (DRRN) som gäller för textbaserade spel där åtgärds- och tillståndsrymder representeras med separata inbäddningsvektorer och används för att approximera Q-funktionen.
Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space
{'venue': 'ACL 2016', 'journal': 'arXiv: Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}