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从rnn到lstm/gru_黄鑫元_最近邻插值_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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需要访问模拟器的(隐藏的)ram状态,也需要访问环境模型。另一种相关的方法是引导策略搜索(Levine&Koltun,2013),它将正则化的重要抽样策略梯度与使用微分动态规划生成的引导轨迹样本相结合。这项工作的目标是学习连续控制策略,这是在基本策略梯度法的基础上改进的,这种方法容易产生较差的局部极小值。 在rl迁移学习的背景下,也研究了各种各样的方法(参见taylor&stone(2009)的更全面的综述)。一种相关的方法是使用具有一组特定任务和独立任务特征的双状态表示,分别称为“问题空间”和“代理空间”描述符。对于每个源任务,在问题空间描述符上学习特定于任务的值函数,然后将这些学习到的值函数通过代理空间描述符传输到单个值函数。由于代理空间值函数是在所有任务中保持恒定语义的特征上定义的,因此该值函数可以直接传递到新任务。Banerjee&Stone(2007)通过首先生成当前状态的固定深度博弈树,将树中的每个未来状态分类为{win、lose、draw、nonterminal},然后合并具有相同类或子树的所有状态,构建了代理空间特征。要将源任务值函数传递到代理空间,它们使用源任务值函
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