深度强化学习的通用插件研究综述

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：深度强化学习的通用插件是一种可附加于大部分原生算法之上，并与其他种类插件兼容的算法类型。根据环境的不同，原生算法加入合适的插件后形成了不同的变体，并在训练速度、稳定性等方面取得了更好的效果。根据各类变体包含的通用插件在训练流程中的共性，将它们分为了6类，包括通用网络模型、内在奖励、经验回放、自我博弈、模仿学习和课程学习。（剩余21973字）

试读结束

目录
monitor