ACRE: Actor-Critic with Reward-Preserving Exploration

While reinforcement learning (RL) algorithms have generated impressive strategies for a wide range of tasks, the performance improvements in continuous-domain, real-world problems do not follow the same trend. Poor exploration and quick convergence to locally optimal solutions play a dominant role....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Neural computing & applications 2023-10, Vol.35 (30), p.22563-22576
Hauptverfasser: Kapoutsis, Athanasios Ch, Koutras, Dimitrios I., Korkas, Christos D., Kosmatopoulos, Elias B.
Format: Artikel
Sprache:eng
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Online-Zugang:Volltext
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