Application of Deep Q-learning for Vision Control on Atari Environments
Vi människor, och djur i allmänhet, lär oss enormt mycket från att bara interagera med våra omgivningingar. Vi samlar ständigt in information om hur våra handlingar påverkar omgivningen, och justerar vårat beteende så att vi bättre uppfyller våra mål. En gren inom maskininlärning, som kallas förstärkningsinlärning, är ett grupp metoder som beskriver en agent som kan lära sig att uppnå mål från erThe success of Reinforcement Learning (RL) has mostly been in artificial domains, with only some successful real-world applications. One of the reasons being that most real-world domains fail to satisfy a set of assumptions of RL theory. In the past years, a popular way to gauge the performance of RL agents has been through a suite of Atari 2600 games. This suite has been used to benchmark the pr
