Asynchrone methoden voor deep reinforcement learning: MuJoCo Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning: MuJoCo

De video toont agents, getraind met het Asynchronous Advantage Actor-Critic-algoritme (A3C), die uiteenlopende motorische taken uitvoeren. Taken die de agents met succes leerden zijn onder meer een paal omhoog zwaaien, voortbeweging op vier poten, lopen op twee benen in een vlak, balanceren, een doel in 2D bereiken en manipulatie in 3D. Link naar de paper - http://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf

The video shows agents trained using the Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm performing a variety of motor control tasks. The tasks successfully learned by the agents include pole swing-up, quadruped locomotion, planar biped walking, balancing, 2D target reaching, and 3D manipulation. Paper link - http://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf