Fugu-MT 論文翻訳(概要): Temporal Aware Deep Reinforcement Learning

論文の概要: Temporal Aware Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02145v1
Date: Sun, 5 Sep 2021 18:47:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-08 04:20:42.146854
Title: Temporal Aware Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 時間を考慮した深層強化学習
Authors: Deepak-George Thomas
Abstract要約: 本研究では,時間的・空間的要素を共に学習する手法を提案する。このアルゴリズムは、ロボット工学とシーケンシャルな意思決定領域に影響を及ぼす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The function approximators employed by traditional image based Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms usually lack a temporal learning component and instead focus on learning the spatial component. We propose a technique wherein both temporal as well as spatial components are jointly learned. Our tested was tested with a generic DQN and it outperformed it in terms of maximum rewards as well as sample complexity. This algorithm has implications in the robotics as well as sequential decision making domains.
Abstract（参考訳）: 従来の画像に基づくDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムが採用する関数近似器は通常、時間的学習要素を欠き、代わりに空間成分の学習に集中する。本研究では,時間的・空間的要素を共に学習する手法を提案する。テストは汎用DQNで実施し,最大報酬およびサンプルの複雑さの観点から比較した。このアルゴリズムは、ロボット工学とシーケンシャルな意思決定領域に影響を及ぼす。

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