Noisy Nets
الشبكات المُشوَّشة
تقنية استكشاف تُضيف تشويشاً غاوسياً قابلاً للتدريب إلى أوزان الشبكة العصبية، مما يُنتج استكشافاً معتمداً على الحالة يتكيّف تلقائياً مع مستوى عدم يقين الوكيل بدلاً من ε-greedy الأعمى.
An exploration technique that adds trainable Gaussian noise to neural network weights, producing state-dependent exploration that automatically adapts to the agent's uncertainty level instead of blind ε-greedy.
Also translated asالشبكات ذات التشويش المُتعلَّم
First appears in this corpus in: Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning (2018)
Appears in these papers