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Efficient DDPG via the Self-Supervised Method

第32届中国控制与决策会议

作者： Guanghao Zhang Hongliang Chen Jianxun Li School of Electronic Information and Electrical EngineeringShanghai Jiaotong University Institute of Electro-optical Equipment AVIC

In this paper,embedded with self-supervised learning network,an efficient DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient） RL algorithm is *** more essential characteristics of observing data included,the inputs of actor network and critic network of DDPG are replaced by the high-dimensional outputs from feature extracting layers and forward network ***,the parameters of these auxiliary layers are optimized with a self-supervised method by minimizing predicting errors,and thus both optimizing progresses can run parallelly and ***,an antagonistic air-fight simulation with a novel customized training index is introduced to perform the effectiveness and rising efficiency of our self-supervised DDPG RL algorithm.

关键词： Efficient DDPG Self-Supervised Method inverse and forward model

来源： cnki会议评论

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