Vi anpassar de idéer som ligger till grund för framgången med Deep Q-Learning till det kontinuerliga åtgärdsområdet. Vi presenterar en aktörskritisk, modellfri algoritm baserad på den deterministiska policygradienten som kan fungera över kontinuerliga handlingsytor. Med samma inlärningsalgoritm, nätverksarkitektur och hyperparametrar löser vår algoritm robust mer än 20 simulerade fysikuppgifter, inklusive klassiska problem som cartpole swing-up, dexterous manipulering, legged locomotion och bilkörning. Vår algoritm kan hitta policyer vars prestanda är konkurrenskraftig med dem som finns av en planeringsalgoritm med full tillgång till dynamiken i domänen och dess derivat. Vi visar vidare att för många av de uppgifter algoritmen kan lära sig politik "end-to-end": direkt från rå pixel ingångar.
Nyligen presenterades Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) i REF för att lära sig konkurrenspolitik med hjälp av en aktörskritisk modellfri algoritm baserad på DPG som kan fungera över kontinuerliga åtgärdsutrymmen.
Continuous control with deep reinforcement learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}