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Reward-Based Exploration: Adaptive Control for Deep Reinforcement Learning Exploration basée sur les récompenses : contrôle adaptatif pour l'apprentissage par renforcement profond

Zhi-xiong XU, Lei CAO, Xi-liang CHEN, Chen-xi LI

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Résumé:

Visant la contradiction entre l'exploration et l'exploitation dans l'apprentissage par renforcement profond, cet article propose « une stratégie d'exploration basée sur les récompenses combinée à la sélection d'actions Softmax » (RBE-Softmax) comme stratégie d'exploration dynamique pour guider l'agent dans l'apprentissage. La supériorité de la méthode proposée réside dans le fait que les caractéristiques du processus d'apprentissage de l'agent sont utilisées pour adapter les paramètres d'exploration en ligne, et que l'agent est capable de sélectionner plus efficacement l'action optimale potentielle. La méthode proposée est évaluée dans des tâches de contrôle discrètes et continues sur OpenAI Gym, et les résultats de l'évaluation empirique montrent que la méthode RBE-Softmax conduit à une amélioration statistiquement significative des performances des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.9 pp.2409-2412
Date de publication
2018/09/01
Publicisé
2018/06/18
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2018EDL8011
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Intelligence artificielle, exploration de données

Auteurs

Zhi-xiong XU
  Army Engineering University
Lei CAO
  Army Engineering University
Xi-liang CHEN
  Army Engineering University
Chen-xi LI
  Army Engineering University

Mots-clés

Table des matières