تعزيز التعلم العميق مع إعادة تجربة الخبرة القائمة على SARSA

تم دمج SARSA، كأحد أنواع أساليب تعزيز التعلم المعتمدة على السياسة، مع التعلم العميق لحل مشاكل التحكم في ألعاب الفيديو في هذه الورقة. نستخدم الشبكة العصبية التلافيفية العميقة لتقدير قيمة حالة العمل، ونعمل على تحديثها باستخدام تعلم SARSA. بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم إعادة تجربة الخبرة لجعل عملية التدريب مناسبة لمشاكل تعلم الآلة القابلة للتوسع. بهذه الطريقة، تم اقتراح طريقة جديدة في التعلم العميق المعزز، تُسمى SARSA العميقة، لحل المشاكل المعقدة للتحكم مثل تقليد الإنسان في اللعب video games. من نتائج التجارب، يمكننا أن نستنتج أن تعلم SARSA العميقة يظهر أداءً أفضل في بعض الجوانب مقارنة بتعلم Q العميق.