TRAINING REINFORCEMENT LEARNING NEURAL NETWORKS

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for training a Q network used to select actions to be performed by an agent interacting with an environment. One of the methods includes obtaining a plurality of experience tuples and training the Q netwo...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: VAN HASSELT, Hado Philip, GUEZ, Arthur Clement
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator VAN HASSELT, Hado Philip
GUEZ, Arthur Clement
description Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for training a Q network used to select actions to be performed by an agent interacting with an environment. One of the methods includes obtaining a plurality of experience tuples and training the Q network on each of the experience tuples using the Q network and a target Q network that is identical to the Q network but with the current values of the parameters of the target Q network being different from the current values of the parameters of the Q network. L'invention concerne des procédés, des systèmes et un appareil, y compris des programmes informatiques codés sur un support d'informations informatique, associés à un entraînement d'un réseau Q utilisé pour sélectionner des actions devant être effectuées par un agent interagissant avec un environnement. L'un des procédés consiste à obtenir une pluralité de tuples d'expérience et à entraîner le réseau Q par rapport à chacun des tuples d'expérience au moyen du réseau Q et d'un réseau Q cible qui est identique au réseau Q, mais pour lequel les valeurs courantes des paramètres du réseau Q cible sont différentes des valeurs courantes des paramètres du réseau Q.
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_WO2017044842A1</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>WO2017044842A1</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_WO2017044842A13</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZNAPCXL09PP0c1cIcvX0c_MPcnb1dfULUfBxdQwCC_u5hgY5-gCpkHD_IO9gHgbWtMSc4lReKM3NoOzmGuLsoZtakB-fWlyQmJyal1oSH-5vZGBobmBiYmFi5GhoTJwqAMcRJ0c</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>TRAINING REINFORCEMENT LEARNING NEURAL NETWORKS</title><source>esp@cenet</source><creator>VAN HASSELT, Hado Philip ; GUEZ, Arthur Clement</creator><creatorcontrib>VAN HASSELT, Hado Philip ; GUEZ, Arthur Clement</creatorcontrib><description>Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for training a Q network used to select actions to be performed by an agent interacting with an environment. One of the methods includes obtaining a plurality of experience tuples and training the Q network on each of the experience tuples using the Q network and a target Q network that is identical to the Q network but with the current values of the parameters of the target Q network being different from the current values of the parameters of the Q network. L'invention concerne des procédés, des systèmes et un appareil, y compris des programmes informatiques codés sur un support d'informations informatique, associés à un entraînement d'un réseau Q utilisé pour sélectionner des actions devant être effectuées par un agent interagissant avec un environnement. L'un des procédés consiste à obtenir une pluralité de tuples d'expérience et à entraîner le réseau Q par rapport à chacun des tuples d'expérience au moyen du réseau Q et d'un réseau Q cible qui est identique au réseau Q, mais pour lequel les valeurs courantes des paramètres du réseau Q cible sont différentes des valeurs courantes des paramètres du réseau Q.</description><language>eng ; fre</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; PHYSICS</subject><creationdate>2017</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20170316&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2017044842A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,777,882,25545,76296</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20170316&amp;DB=EPODOC&amp;CC=WO&amp;NR=2017044842A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>VAN HASSELT, Hado Philip</creatorcontrib><creatorcontrib>GUEZ, Arthur Clement</creatorcontrib><title>TRAINING REINFORCEMENT LEARNING NEURAL NETWORKS</title><description>Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for training a Q network used to select actions to be performed by an agent interacting with an environment. One of the methods includes obtaining a plurality of experience tuples and training the Q network on each of the experience tuples using the Q network and a target Q network that is identical to the Q network but with the current values of the parameters of the target Q network being different from the current values of the parameters of the Q network. L'invention concerne des procédés, des systèmes et un appareil, y compris des programmes informatiques codés sur un support d'informations informatique, associés à un entraînement d'un réseau Q utilisé pour sélectionner des actions devant être effectuées par un agent interagissant avec un environnement. L'un des procédés consiste à obtenir une pluralité de tuples d'expérience et à entraîner le réseau Q par rapport à chacun des tuples d'expérience au moyen du réseau Q et d'un réseau Q cible qui est identique au réseau Q, mais pour lequel les valeurs courantes des paramètres du réseau Q cible sont différentes des valeurs courantes des paramètres du réseau Q.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>PHYSICS</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2017</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZNAPCXL09PP0c1cIcvX0c_MPcnb1dfULUfBxdQwCC_u5hgY5-gCpkHD_IO9gHgbWtMSc4lReKM3NoOzmGuLsoZtakB-fWlyQmJyal1oSH-5vZGBobmBiYmFi5GhoTJwqAMcRJ0c</recordid><startdate>20170316</startdate><enddate>20170316</enddate><creator>VAN HASSELT, Hado Philip</creator><creator>GUEZ, Arthur Clement</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20170316</creationdate><title>TRAINING REINFORCEMENT LEARNING NEURAL NETWORKS</title><author>VAN HASSELT, Hado Philip ; GUEZ, Arthur Clement</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2017044842A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre</language><creationdate>2017</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>PHYSICS</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>VAN HASSELT, Hado Philip</creatorcontrib><creatorcontrib>GUEZ, Arthur Clement</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>VAN HASSELT, Hado Philip</au><au>GUEZ, Arthur Clement</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>TRAINING REINFORCEMENT LEARNING NEURAL NETWORKS</title><date>2017-03-16</date><risdate>2017</risdate><abstract>Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for training a Q network used to select actions to be performed by an agent interacting with an environment. One of the methods includes obtaining a plurality of experience tuples and training the Q network on each of the experience tuples using the Q network and a target Q network that is identical to the Q network but with the current values of the parameters of the target Q network being different from the current values of the parameters of the Q network. L'invention concerne des procédés, des systèmes et un appareil, y compris des programmes informatiques codés sur un support d'informations informatique, associés à un entraînement d'un réseau Q utilisé pour sélectionner des actions devant être effectuées par un agent interagissant avec un environnement. L'un des procédés consiste à obtenir une pluralité de tuples d'expérience et à entraîner le réseau Q par rapport à chacun des tuples d'expérience au moyen du réseau Q et d'un réseau Q cible qui est identique au réseau Q, mais pour lequel les valeurs courantes des paramètres du réseau Q cible sont différentes des valeurs courantes des paramètres du réseau Q.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language eng ; fre
recordid cdi_epo_espacenet_WO2017044842A1
source esp@cenet
subjects CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
PHYSICS
title TRAINING REINFORCEMENT LEARNING NEURAL NETWORKS
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2025-01-18T03%3A49%3A38IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=VAN%20HASSELT,%20Hado%20Philip&rft.date=2017-03-16&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3EWO2017044842A1%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true