动作组装：面向组合动作空间文本游戏的稀疏模仿学习
机器学习
2020-02-11 v3
摘要
我们提出了一种计算高效的算法，将压缩感知与模仿学习相结合，以解决具有组合动作空间的文本游戏。具体而言，我们引入了一种名为 IK-OMP 的新压缩感知算法，可视为正交匹配追踪（OMP）的扩展。我们将 IK-OMP 融入监督模仿学习框架，并表明该组合方法（稀疏模仿学习，Sparse-IL）在给定完美与含噪演示的情况下，以约一千万个动作的动作空间解决了 Zork1 整个文本游戏。
引用
@article{arxiv.1905.09700,
title = {Action Assembly: Sparse Imitation Learning for Text Based Games with Combinatorial Action Spaces},
author = {Chen Tessler and Tom Zahavy and Deborah Cohen and Daniel J. Mankowitz and Shie Mannor},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.09700},
year = {2020}
}
备注
Under review at IJCAI 2020