【摘 要】
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一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(No.91748208);国家自然科学基金面上项目(No.61573268);国家科技部重点研发计划项目(No.2018ZX01028101);陕西省重点研发计划项目(No.2018ZDCXLGY0607);微软亚洲研究院合作项目(No.01051311120002601)资助~~
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一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本采集困难、稳定性较差等问题的限制,存在很多不足.面对这些问题,研究者们提出各种各样的解决方法,新的理论进一步推动深度强化学习的发展,在弥补缺陷的同时扩展强化学习的研究领域,延伸出模仿学习、分层强化学习、元学习等新的研究方向.文中从深度强化学习的理论、困难、应用及发展前景等方面对其进行探讨.
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