Источник
IWANN
Дата публикации
21.08.2021
Авторы
Илья Макаров
Мария Баханова
Мария Баханова
Поделиться
Deep Reinforcement Learning in VizDoom via DQN and Actor-Critic Agents
Аннотация
In this work, we study the problem of learning reinforcement learning-based agents in a first-person shooter environment VizDoom. We compare several well-known architectures, such as DQN, DDQN, A3C, and Curiosity-driven model, while highlighting the main differences in learned policies of agents trained via these models.
Похожие публикации
Вы можете задать нам вопрос или предложить совместный проект в области ИИ
partner@airi.net
По вопросам научного
сотрудничества и партнерства
сотрудничества и партнерства
pr@airi.net
Для журналистов и СМИ