将视觉选择性注意与深度强化学习结合的初步尝试
机器学习
2020-06-19 v3 人工智能
计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
视觉注意在感知系统中作为一种特征选择机制。受 Broadbent 的泄漏过滤器选择性注意模型启发，我们评估了此类机制如何被实现并影响深度强化学习的学习过程。我们在玩具问题 Catch 上可视化并分析了 DQN 的特征图，并提出了一种将视觉选择性注意与深度强化学习结合的方法。我们在 Atari 游戏上使用基于光流的注意与 A2C 进行实验。实验结果表明，视觉选择性注意可在被测游戏的样本效率方面带来提升。我们还发现了注意与批归一化之间有趣的关系。
引用
@article{arxiv.1811.04407,
title = {An initial attempt of combining visual selective attention with deep reinforcement learning},
author = {Liu Yuezhang and Ruohan Zhang and Dana H. Ballard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.04407},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 8 figures