MakarovIA/FPS

Explorationg Optimization via MDP

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#24 geöffnet am 2. Dez. 2016

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Beschreibung

Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks - compare with A3C 1611.05397.pdf Exploration via Density Approach of Case Counting (compare MDP with USL from the 1st article?) 1606.01868v2.pdf

Contributor Guide

Research-Richtung
Lesen Sie die bereitgestellten Arbeiten zu unbeaufsichtigten Hilfsaufgaben und dichtebasierter Exploration, schlagen Sie dann eine Implementierung der MDP basierten Exploration im vorhandenen C++ Projekt vor und vergleichen Sie diese mit A3C.
Tech Stack
Keine
Domain
machine learningai
Issue Type
Recherche
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
4
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Über 1 Woche
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Recherche nötig
Voraussetzungen
C++Machine Learning
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
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