Text-baserade äventyrsspel ger en plattform på vilken man kan utforska förstärkning lärande i samband med en kombinatorisk åtgärd utrymme, såsom naturligt språk. Vi presenterar en djup förstärkning lärande arkitektur som representerar spelet tillstånd som en kunskapskurva som lärs under prospektering. Denna graf används för att beskära åtgärdsutrymmet, vilket möjliggör effektivare utforskning. Frågan om vilka åtgärder som ska vidtas kan reduceras till en frågebesvarande uppgift, en form av överföringsutbildning som pre-trainerar vissa delar av vår arkitektur. I experiment med hjälp av ramen TextWorld visar vi att vår föreslagna teknik kan lära sig en kontrollpolicy snabbare än baslinjealternativ. Vi har också öppnat vår kod på https://github.com/rajammanabrolu/KG-DQN.
Slutligen demonstrerade REF end-to-end-lärande med hjälp av en arkitektur som representerar speltillståndet som ett kunskapsdiagram.
Playing Text-Adventure Games with Graph-Based Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}