改进的DDPG对话策略优化算法
Computer Engineering and Design（2021）
摘要
针对任务型对话系统缺少大规模真实训练数据的问题,提出一种结合规划的离散深度确定性策略梯度(deep de-terministic policy gradient,DDPG)算法来优化对话策略.在代理方面,改进经典DDPG训练算法中actor网络的输出结构和损失函数,使其适用于离散动作空间任务;在环境方面,引入一个环境模型(又称世界模型)来模拟真实用户提问;在整个训练过程中,代理分别与用户模拟器和世界模型交互,结合规划交替使用真实用户经验和模拟用户经验,改进对话策略.实验结果表明,该方法能够加快模型的收敛速度,提升任务成功率.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树，研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要