Onderzoek naar actie-encoderingen in recurrente neurale netwerken bij reinforcement learning

arXiv:2605.16318v1 Aankondigingstype: nieuw Samenvatting: Het opbouwen en onderhouden van toestandsinformatie om beleidsregels en waardefuncties te leren is cruciaal voor het inzetten van reinforcement learning (RL)-agenten in de echte wereld. Recurrent neural networks (RNN's) zijn een belangrijk aandachtspunt geworden voor het toestandsopbouwprobleem, en verschillende grootschalige RL-agenten maken gebruik van recurrent networks. Hoewel RNN's een vaste waarde zijn geworden in veel RL-toepassingen, blijven veel belangrijke ontwerpkeuzes en implementatiedetails verantwoordelijk