MakarovIA/FPS

Explorationg Optimization via MDP

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#24 opened on 2016年12月2日

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説明

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

コントリビューターガイド

調査方針
提供された教師なし補助タスクと密度ベースの探索に関する論文を読み、既存のC++プロジェクトにMDPベースの探索を実装し、A3Cと比較する提案をしてください。
技術スタック
なし
領域
machine learningai
Issue 種別
調査
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1週間超
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
調査が必要
前提条件
C++Machine Learning
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
30