Dex：深度强化学习中复杂环境的增量学习
机器学习
2017-06-20 v1 人工智能
机器学习
摘要
本文介绍了 Dex，这是一个专为持续学习方法训练与评估以及通用强化学习问题而设计的强化学习环境工具包。我们还提出了一种名为增量学习的新型持续学习方法，该方法利用从求解类似较简单环境中学到的最优权重初始化来求解具有挑战性的环境。我们表明，通过在十个 Dex 环境中提供强大的基线方法，增量学习能够产生远优于标准方法的结果。最后，我们开发了一种用于强化学习定性分析的显著性方法，展示了增量学习对网络注意力的影响。
引用
@article{arxiv.1706.05749,
title = {Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning},
author = {Nick Erickson and Qi Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.05749},
year = {2017}
}
备注
NIPS 2017 submission, 10 pages, 26 figures