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IMPALAはマルチタスク強化学習を実現するため、複数アクターの実行履歴を学習器に集約し、学習器とアクターの方策のずれを吸収する学習手法V-traceを提案。はじめて単一エージェントによるAtariスケールのマルチタスク学
elu_18 のブックマーク 2018/02/07 12:23
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arxiv.org2018/02/07
In this work we aim to solve a large collection of tasks using a single reinforcement learning agent with a single set of parameters. A key challenge is to handle the increased amount of data and e...
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IMPALAはマルチタスク強化学習を実現するため、複数アクターの実行履歴を学習器に集約し、学習器とアクターの方策のずれを吸収する学習手法V-traceを提案。はじめて単一エージェントによるAtariスケールのマルチタスク学
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IMPALA: Scalable Distributed Deep-RL with Importance Weighted Actor-Learner Architectures
In this work we aim to solve a large collection of tasks using a single reinforcement learning agent with a single set of parameters. A key challenge is to handle the increased amount of data and e...
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