Hindsight-aware deep reinforcement learning algorithm for multi-agent systems

Classic reinforcement learning algorithms generate experiences by the agent's constant trial and error, which leads to a large number of failure experiences stored in the replay buffer. As a result, the agents can only learn through these low-quality experiences. In the case of multi-agent syst...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:International journal of machine learning and cybernetics Ročník 13; číslo 7; s. 2045 - 2057
Hlavní autoři: Li, Chengjing, Wang, Li, Huang, Zirong
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.07.2022
Springer Nature B.V
Témata:
ISSN:1868-8071, 1868-808X
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.