غو-إكسبلور

خوارزمية تعلُّم معزَّز من أوبر لحلّ مشكلات الاستكشاف الصعبة ذات المكافآت المتفرّقة أو المُضلِّلة، تعمل على مبدأ أرشفة الحالات الواعدة ثم العودة إليها والاستكشاف منها، وحقّقت أداءً خارقاً على لعبتَي مونتيزوماز ريفنج وبيتفول.

A reinforcement learning algorithm from Uber for hard-exploration problems with sparse or deceptive rewards, based on archiving promising states, first returning to them, then exploring further, achieving superhuman performance on Montezuma's Revenge and Pitfall.