Decision Theory-Guided Deep Reinforcement Learning for Fast Learning

This paper introduces a novel approach, Decision Theory-guided Deep Reinforcement Learning (DT-guided DRL), to address the inherent cold start problem in DRL. By integrating decision theory principles, DT-guided DRL enhances agents' initial performance and robustness in complex environments, en...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org 2024-02
Hauptverfasser:	Zelin Wan, Jin-Hee, Cho, Zhu, Mu, Anwar, Ahmed H, Kamhoua, Charles, Singh, Munindar P
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Convergence Decision theory Deep learning
Online-Zugang:	Volltext
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