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Representation Learning Enables Scalable Multitask Deep Reinforcement Learning
यह शोध पत्र तर्क देता है कि मॉडल-आधारित योजना (model-based planning) के बजाय प्रतिनिधित्व शिक्षण (representation learning), स्केलेबल मल्टीटास्क सुदृढीकरण शिक्षण (multicast reinforcement learning) का प्राथमिक चालक है, जो प्रस्तावित MR.Q एल्गोरिदम का प्रदर्शन करता है—जो एक मॉडल-मुक्त एक्टर-क्रिटिक फ्रेमवर्क में प्रेडिक्टिव रिप्रेजेंटेशन को उच्च-क्षमता वाले वैल्यू फंक्शन एप्रोक्सिमेशन के साथ जोड़ता है—जो विविध निरंतर नियंत्रण कार्यों (continuous control tasks) में जटिल वर्ल्ड-मॉडल बेसलाइनों से बेहतर प्रदर्शन करता है और साथ ही कंप्यूटेशनल ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है।