DNN-Rule Hybrid Dyna-Q for Sample-Efficient Task-Oriented Dialog Policy Learning
Author:
Affiliation:
1. School of Engineering, Tokyo Institute of Technology,Tokyo,Japan
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/9979726/9979808/09980344.pdf?arnumber=9980344
Reference18 articles.
1. Task-Completion Dialogue Policy Learning via Monte Carlo Tree Search with Dueling Network
2. On-line policy improvement using monte-carlo search;tesauro;Advances in neural information processing systems,1997
3. Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking
4. Human-level control through deep reinforcement learning;mnih;Nature,2015
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