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...
Uložené v:
| Vydané v: | International journal of machine learning and cybernetics Ročník 13; číslo 7; s. 2045 - 2057 |
|---|---|
| Hlavní autori: | , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | English |
| Vydavateľské údaje: |
Berlin/Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
01.07.2022
Springer Nature B.V |
| Predmet: | |
| ISSN: | 1868-8071, 1868-808X |
| On-line prístup: | Získať plný text |
| Tagy: |
Pridať tag
Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!
|
Buďte prvý, kto okomentuje tento záznam!