Vi introducerar Imagination-Augmented Agents (I2As), en ny arkitektur för djupt förstärkande lärande som kombinerar modellfria och modellbaserade aspekter. I motsats till de flesta befintliga modellbaserade metoder för att stärka inlärning och planering, som föreskriver hur en modell ska användas för att komma fram till en politik, lär sig I2As att tolka förutsägelser från en inlärd miljömodell för att konstruera implicita planer på godtyckliga sätt, genom att använda förutsägelserna som ytterligare sammanhang i djupgående politiska nätverk. I2As visar förbättrad dataeffektivitet, prestanda och robusthet mot missspecifikation av modeller jämfört med flera baslinjer.
Senare föreslås imagination-Augmented Agents (I2As) REF som lär sig att generera och tolka förutsägelser som ytterligare sammanhang för djupgående politiska nätverk.
Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}