Un DQN puede hacer un montón de cosas, aunque la mayoría de ellas terriblemente. Son buenos en los juegos, ya que los juegos tienen estados y acciones discretas, y eso también de dimensiones no demasiado grandes. También tienen una estructura de recompensas que es fácil de utilizar durante la implementación.
Dicho esto, he usado DQN para …
- Robots de control (o actuadores en general) : una vez más, estos en su mayoría tienen espacios continuos de estado-acción, y la discreción gruesa de estos espacios conduce a una pérdida de resolución, discretizando finamente estos conduce a la maldición de la dimensionalidad. Actuarían terriblemente en la tarea.
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(Cómo se verían después de que mi DQN terminara con ellos)
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- Construye bots comerciales . He escrito ampliamente sobre esto aquí. Lo hicieron terriblemente (como se esperaba) y no me esforcé por mejorarlos. Era un proyecto de pasatiempo de todos modos. Tal vez algún día.
Los he visto solían hacer
- Procesamiento de lenguaje natural [1]
- Aplicaciones de procesamiento de imágenes [2]
- Detección de anomalías [3]
Apuesto a que hay muchos más de donde vino eso, y sé que solo estoy rascando la superficie aquí.
Notas al pie
[1] https://arxiv.org/pdf/1506.08941…
[2] https://arxiv.org/pdf/1611.03718…
[3] http: //on-demand.gputechconf.com…