where γ ∈ (0, 1] is a discount fact

where γ ∈ (0, 1] is a discount factor that prioritizes earlierrewards over later ones. The goal of reinforcement learningis to train an agent with policy π to maximize the expectedsum of returns, defined as R = Eri≥1,xi≥1∼E,ui≥1∼π[R1].To optimize the expected return R, various of model-freeand model-based algorithms are proposed. In the next subsection, we will review the most recent deep Q-learningalgorithm for a continuous action space, which is thebasis of the learning method in our experiments. Now,we demonstrate how to apply reinforcement learning tohyperparameter optimization for tracking.

Results (Thai) 1:

ที่γ∈ (0, 1] เป็นปัจจัยส่วนลดที่จัดลำดับความสำคัญก่อนหน้านี้
ผลตอบแทนกว่าคนในภายหลัง. เป้าหมายของการเรียนรู้การเสริมแรง
คือการฝึกอบรมตัวแทนกับπนโยบายที่จะเพิ่มที่คาดว่า
ผลรวมของผลตอบแทนตามที่กำหนดไว้ R = Eri≥1ซีอาน ≥1~E, ui≥1~π [R1].
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนที่คาดว่า R ต่างๆของรูปแบบฟรี
ขั้นตอนวิธีการและรูปแบบตามที่มีการเสนอ. ในส่วนย่อยต่อไปเราจะทบทวนล่าสุดลึก Q-การเรียนรู้
ขั้นตอนวิธีการ สำหรับพื้นที่ดำเนินการอย่างต่อเนื่องซึ่งเป็น
พื้นฐานของการเรียนรู้วิธีการในการทดลองของเรา. ตอนนี้
เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้การเรียนรู้การเสริมแรงเพื่อ
เพิ่มประสิทธิภาพ hyperparameter สำหรับการติดตาม

Results (Thai) 2:

โดยที่фаза∈ (0, 1] เป็นปัจจัยส่วนลดที่เน้นก่อนหน้านี้
ผลตอบแทนในภายหลัง เป้าหมายของการเรียนรู้การเสริมแรง
คือการฝึกอบรมตัวแทนที่มีนโยบายπเพื่อเพิ่มความคาดหวัง
ผลรวมของผลตอบแทนที่กำหนดเป็น R = Eri ≥ 1, xi ≥1∼, ui ≥1∼π [R1]
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนที่คาดหวัง R, ต่างๆของรุ่นฟรี
และมีการนำเสนออัลกอริทึมตามแบบจำลอง ในส่วนย่อยถัดไปเราจะทบทวนการเรียนรู้เชิงลึกล่าสุด
สำหรับพื้นที่การดำเนินการอย่างต่อเนื่องซึ่งเป็น
พื้นฐานของวิธีการเรียนรู้ในการทดลองของเรา เดี๋ยว นี้
เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้การเรียนรู้การเสริมแรง
การเพิ่มประสิทธิภาพ hyperparameter สำหรับการติดตาม

Results (Thai) 3:

ประเภทของห้องพักในห้องส่วนตัวγมีความสําคัญกว่า
รางวัลทีหลัง เป้าหมายการเรียนรู้แบบเข้มข้น
คือการฝึกกลยุทธ์ตัวแทนเพื่อเพิ่มความคาดหวัง
ผลรวมของรายได้ที่กำหนดไว้เป็น r-61 เอริ︰ฉันและฉัน
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของอัตราผลตอบแทนที่คาดหวังรูปแบบต่างๆได้อย่างอิสระ
ขั้นตอนวิธีขึ้นอยู่กับรูปแบบการเสนอ ในส่วนถัดไปเราจะทบทวนล่าสุด q-learning ความลึก
ขั้นตอนวิธีสำหรับพื้นที่การกระทำอย่างต่อเนื่อง
พื้นฐานของวิธีการเรียนรู้ในการทดลอง ตอนนี้
เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการใช้การเรียนรู้แบบเข้มข้น
ติดตามการเพิ่มประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ซูเปอร์