MakarovIA/FPS

Explorationg Optimization via MDP

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#24 建立於 2016年12月2日

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描述

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

貢獻者指南

研究方向
閱讀提供的關於無監督輔助任務和基於密度的探索的論文，然後在現有的C++專案中提出基於MDP的探索實作，並與A3C進行比較。
技術棧
無
領域
machine learningai
議題類型
調研
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
4
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
超過 1 週
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
活躍
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
需要先調研
前置要求
C++Machine Learning
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
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