Investigating Action Encodings in Recurrent Neural Networks in Reinforcement Learning

Este artículo investiga cómo se puede incorporar la información de acción en la función de actualización de estado de una celda recurrente en redes neuronales recurrentes (RNN) para el aprendizaje por refuerzo (RL). Los autores discuten varias opciones y evalúan empíricamente las arquitecturas resultantes en dominios ilustrativos.