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...
Uloženo v:
| Vydáno v: | International journal of machine learning and cybernetics Ročník 13; číslo 7; s. 2045 - 2057 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , |
| 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!