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yingAtariwithDeepReinmentLearning
VolodymyrMnihKorayKavukcuogluDavidSilverAlexGravesIoannisAntonoglou
DaanWierstraMartinRiedmiller
3DeepMind
1
0vlad,koray,david,alex.graves,ioannis,daan,martin.riedmiller@
2
c
e
D
9
1Wepresentthefirstdeeplearningmodeltosuccessfullylearncontrolpoliciesdi-
rectlyfromhigh-dimensionalsensoryinputusingreinmentlearning.The
]modelisaconvolutionalneurawork,trainedwithavariantofQ-learning,
Gwhoseinputisrawpixelsandwhoseoutputisavaluefunctionestimatingfuture
Lrewards.WeapplyourmethodtosevenAtari2600gamesfromtheArcadeLearn-
.ingEnvironment,withnoadjustmentofthearchitectureorlearningalgorithm.We
s
cfindthatitoutperformsallpreviousapproachesonsixofthegamesandsurpasses
[ahumanexpertonthreeofthem.
1
v
21Introduction
0
6Learningtocontrolagentsdirectlyfromhigh-dimensionalsensoryinputslikevisionandspeechis
5.oneofthelong-standingchallengesofreinmentlearning(RL).MostsuccessfulRLapplica-
2tionsthatoperateontheseshavereliedonhand-craftedfeaturescombinedwithlinearvalue
1functionsorrepresentations.Clearly,theperformanceofsuchsystemsheavilyreliesonthe
3qualityofthefeaturerepresentation.
1
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