Agentisches Deep RL: Curriculum, adaptive Exploration & Meta-UCB-Planung
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In diesem Tutorial wird ein fortschrittliches agentisches Deep Reinforcement Learning System vorgestellt, das Agenten nicht nur Aktionen beibringt, sondern auch, wie sie ihre eigenen Trainingsstrategien wählen.
Der Ansatz nutzt einen Dueling Double DQN Lernalgorithmus, kombiniert mit einem Curriculum, das die Schwierigkeit schrittweise erhöht, um das Lernen zu optimieren.
Zusätzlich werden mehrere Exploration‑Modi integriert, die sich während des Trainings anpassen, um die Exploration effizienter zu gestalten.
Das Tutorial erschien erstmals auf MarkTechPost.
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