Djup förstärkning Lärandemetoder har uppnått toppmodern prestanda i lärande kontroll politik för spel i Atari 2600 domänen. En av de viktiga parametrarna i Arcade Learning Environment (ALE, [Bellemare et al., 2013]) är ram hoppa hastighet. Det bestämmer granulariteten vid vilka agenter kan kontrollera spelet. Ett ramhoppsvärde för k låter agenten upprepa en markerad åtgärd k flera gånger. Den nuvarande tekniken arkitekturer som Deep QNetwork (DQN, ) och Dueling Network Architectures (DuDQN, [Wang et al., 2015] ) består av ett ramverk med en statisk ram hoppa hastighet, där åtgärden output från nätverket upprepas för ett fast antal ramar oavsett det aktuella tillståndet. I det här dokumentet föreslår vi en ny arkitektur, Dynamic Frame skip Deep Q-Network (DFDQN) som gör ram hoppa klassa en dynamisk lärbar parameter. Detta gör att vi kan välja antalet gånger en åtgärd ska upprepas baserat på det nuvarande tillståndet. Vi visar empiriskt att en sådan inställning förbättrar prestandan på relativt svårare spel som Seaquest.
I icke-MCTS-relaterat arbete, Lakshminarayanan et al. REF har ansett Dynamic Frame hoppa över Deep Q-Network (DFDQN) för ALE-miljön.
Dynamic Frame skip Deep Q Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}