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Investigating Action Encodings in Recurrent Neural Networks in Reinforcement Learning

Cet article examine comment les informations d'action peuvent être intégrées dans la fonction de mise à jour d'état d'une cellule récurrente au sein des réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour l'apprentissage par renforcement (RL). Les auteurs discutent plusieurs choix et évaluent empiriquement les architectures résultantes sur des domaines illustratifs.