【摘 要】
:
In reinforcement learning an agent may explore ineffectively when dealing with sparse reward tasks where finding a reward point is difficult. To solve the problem, we propose an algorithm called hiera
【机 构】
:
SchoolofComputerScienceandTechnology,SchoolofComputerScienceandEngineering
【出 处】
:
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
【基金项目】
:
supported by the National Natural Science Foundation of China(61303108),Suzhou Key Industries Technological Innovation-Prospective Applied Research Project(SYG201804),A Project Funded by the Priority
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In reinforcement learning an agent may explore ineffectively when dealing with sparse reward tasks where finding a reward point is difficult. To solve the problem, we propose an algorithm called hierarchical deep reinforcement learning with automatic s
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