Fugu-MT 論文翻訳(概要): Augmented Q Imitation Learning (AQIL)

論文の概要: Augmented Q Imitation Learning (AQIL)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00993v2
Date: Sun, 5 Apr 2020 17:16:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 00:11:45.506570
Title: Augmented Q Imitation Learning (AQIL)
Title（参考訳）: AQIL(Augmented Q Imitation Learning)
Authors: Xiao Lei Zhang, Anish Agarwal
Abstract要約: 模倣学習では、機械はエキスパートシステムの振舞いを模倣して学習するが、強化学習では直接的な環境フィードバックを通じて学習する。本稿では,強化学習の収束を加速する手法であるAugmented Q-Imitation-Learningを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.909770125018564
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The study of unsupervised learning can be generally divided into two categories: imitation learning and reinforcement learning. In imitation learning the machine learns by mimicking the behavior of an expert system whereas in reinforcement learning the machine learns via direct environment feedback. Traditional deep reinforcement learning takes a significant time before the machine starts to converge to an optimal policy. This paper proposes Augmented Q-Imitation-Learning, a method by which deep reinforcement learning convergence can be accelerated by applying Q-imitation-learning as the initial training process in traditional Deep Q-learning.
Abstract（参考訳）: 教師なし学習の研究は一般的に模倣学習と強化学習の2つのカテゴリに分けられる。模倣学習では、機械はエキスパートシステムの振る舞いを模倣して学習し、強化学習では直接環境フィードバックによって学習する。従来の深層強化学習は、マシンが最適なポリシーに収束する前にかなりの時間がかかる。本稿では,Q-imitation-learning を従来の深部Q-learning の初期訓練プロセスとして適用することにより,深部強化学習の収束を加速する手法である Augmented Q-Imitation-Learning を提案する。

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