| 聯(lián)合隨機性策略的深度強化學習探索方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：679 K | |
| 標簽： 強化學習 深度強化學習 探索利用困境 | |
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| 文檔介紹： 目前深度強化學習算法已經(jīng)可以解決許多復雜的任務(wù)，然而如何平衡探索和利用的關(guān)系仍然是強化學習領(lǐng)域的一個基本的難題，為此提出一種聯(lián)合隨機性策略的深度強化學習探索方法。該方法利用隨機性策略具有探索能力的特點，用隨機性策略生成的經(jīng)驗樣本訓練確定性策略，鼓勵確定性策略在保持自身優(yōu)勢的前提下學會探索。通過結(jié)合確定性策略算法DDPG和提出的探索方法，得到基于隨機性策略指導的確定性策略梯度算法(SGDPG)。在多個復雜環(huán)境下的實驗表明，面對探索問題，SGDPG的探索效率和樣本利用率要優(yōu)于DDPG算法。 | |
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