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在多目标导航的深度强化学习中利用拓扑地图

机器学习 2023-10-17 v1

作者: Simon Hakenes , Tobias Glasmachers

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摘要

本工作通过强化学习(RL)解决在稀疏奖励的广阔空间中导航的挑战。利用拓扑地图,我们将基本动作提升为面向对象的宏动作,使一个简单的深度Q网络(DQN)智能体能够解决原本实际上不可能的环境。

关键词

深度强化学习拓扑地图多目标导航宏动作深度Q网络稀疏奖励

引用

@article{arxiv.2310.10250,
  title  = {Leveraging Topological Maps in Deep Reinforcement Learning for Multi-Object Navigation},
  author = {Simon Hakenes and Tobias Glasmachers},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10250},
  year   = {2023}
}

备注

Extended Abstract, Northern Lights Deep Learning Conference 2024, 3 pages, 2 figures