PRICAI2016国际人工智能大会论文

来源:牙克石互联网平台 2019-06-20 13:48

PRICAI 2016国际人工智能大会论文解析

导读:PRICAI 2016是环太平洋国际人工智能会议 ,每两年举行一次,大会专注于人工智能的理论,技术及其在社会领域的应用,和其对于太平洋沿岸国家经济的重要性。

探索强化学习中多个动作之间的关系(Exploring Multi-action Relationshipin Reinforcement Learning)

摘要:很多现实生活中的强化学习问题,要求代理同时控制多个行动。在这种情况下进行学习

PRICAI2016国际人工智能大会论文

,以前,每一个动作通常和其他动作分开处理。然而,在应用中多个行动之间几乎很少独立进行,而且利用行动之间潜在的关系,可能有助于加快学习。本文探讨了强化学习中多个行动之间的关系。我们提出执行一个正则项来捕获多行动之间的关系。我们将正则项具体化到最小二乘策略迭代和时域差分法中,这有效的解决了凸学习目标。所提出的方法已在几个领域中被证实有效。实验结果显示具体化多动作之间关系能有效提高学习性能。

作者简介俞杨(Yang Yu)

邮箱:yuy@

职位:南京大学计算机科学与技术系副教授/LAMDA Group

研究方向:人工智能,进化的机器学习,强化学习

相关学术论文:

·High-dimensional derivative-free optimization

·Pareto optimization

汪涵(Han Wang)

邮箱:wangh@

职位:南京大学计算机科学与技术系理科硕士/LAMDA Group

研究方面:机器学习,数据挖掘,强化学习

via:PRICAI 2016

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