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Pre-training Neural Networks with Human Demonstrations for Deep Reinforcement Learning
深い強化学習のためのヒューマン・デモンストレーションによる事前トレーニング・ニューラル・ネットワーク
arxiv.org/abs/1709.04083

要約:深い強化学習(深いRL)は、関数近似器として深いニューラルネットワークを使用し、生の画像から直接学習することにより、複雑な順次タスクにおいて優れた性能を達成している。生画像を使用することの欠点は、深いRLが、ポリシーを学習することに加えて生画像から状態特徴表現を学習しなければならないことである。その結果、深いRLは妥当なパフォーマンスに達するために大量の訓練時間とデータを必要とすることがあり、特にデータが高価な場合には現実のアプリケーションで深いRLを使用することが困難になります。この作品では、...