BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-16T00:00:00Z

Dynamic Learning Rate for Deep Reinforcement Learning: A Bandit Approach

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内容提要

本研究提出了一种基于多臂赌博机算法的动态学习率方法（LRRL），旨在优化深度强化学习中的学习率选择。该方法根据代理的训练表现动态调整学习率，显著提升了深度强化学习算法的性能，尤其在非平稳目标函数下表现突出。

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标签

动态学习率 多臂赌博机 深度强化学习 算法优化 非平稳目标函数