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深度强化学习的通用插件研究综述
被引量：
2
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作者
钟欣见
王永华
李明
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期362-372,共11页
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...
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。综述了这6类算法中常用的通用插件,介绍了它们的应用场景和在深度强化学习中的主要作用,提出了未来的研究重点:1)提高经验利用效率;2)设计和训练出通用神经网络架构;3)提高算法在稀疏奖励环境的探索效率;4)提高算法在现实中应对各种突发状况的能力。
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关键词
人工智能理论
通用插件
深度强化学习
模型设计
内在奖励
经验回放
自我博弈
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题名
深度强化学习的通用插件研究综述
被引量：
2
1
作者
钟欣见
王永华
李明
机构
广东工业大学自动化学院
出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2024年第4期362-372,共11页
基金
国家自然科学基金(61971147)
广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515011888)。
文摘
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。综述了这6类算法中常用的通用插件,介绍了它们的应用场景和在深度强化学习中的主要作用,提出了未来的研究重点:1)提高经验利用效率;2)设计和训练出通用神经网络架构;3)提高算法在稀疏奖励环境的探索效率;4)提高算法在现实中应对各种突发状况的能力。
关键词
人工智能理论
通用插件
深度强化学习
模型设计
内在奖励
经验回放
自我博弈
Keywords
artificial intelligence theory
general plugin
deep reinforcement learning
model design
intrinsic reward
experience replay
self-play
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度强化学习的通用插件研究综述
钟欣见
王永华
李明
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2024
2
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