Vers des architectures acteur-critique neuronales efficaces en données
Abstract
Un nouvel algorithme d'apprentissage par renforcement, traitant à la fois des espaces conti-nus d'états et d'actions, est proposé. Il ne nécessite pas de connaître a priori des états buts ou de bonnes trajectoires pour fonctionner. Les besoins en connaissances expertes sur le domaine appliqué sont mi-nimales grâce à l'emploi d'estimateur non-linéaire : des réseaux de neurones. Ce nouvel algorithme est on-policy, hors-ligne, sans modèle de l'environnement. Il produit des politiques stationnaires en temps discret et déterministes en maximisant la somme actualisée des récompenses. Des résultats ex-périmentaux montrant la bonne performance de l'algorithme sont présentés sur deux environnements déterministes : acrobot et cartpole.
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