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Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch
book

Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

by Maxim Lapan
June 2020
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
768 pages
22h 23m
German
mitp Verlag
Content preview from Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch

Kapitel 9: Beschleunigung von RL-Verfahren

In Kapitel 8, DQN-Erweiterungen, haben Sie eine Reihe praktischer Tricks kennengelernt, die DQN-Verfahren stabilisieren und für schnellere Konvergenz sorgen. Dabei handelte es sich um Modifizierungen des einfachen DQN-Verfahrens (wie das Hinzufügen von Rauschen oder die Anwendung der Bellman-Gleichung), die zu einer besseren Policy führen und die für das Training erforderliche Zeit verkürzen. Es gibt jedoch eine weitere Möglichkeit: die Optimierung der Implementierung der Verfahren zur Verbesserung der Geschwindigkeit des Trainings. Das ist zwar ein rein technischer Ansatz, in der Praxis aber von großer Bedeutung.

In diesem Kapitel geht es um folgende Themen:

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