  Deep Reinforcement Learning (DRL) has been successfully applied in several
research domains such as robot navigation and automated video game playing.
However, these methods require excessive computation and interaction with the
environment, so enhancements on sample efficiency are required. The main reason
for this requirement is that sparse and delayed rewards do not provide an
effective supervision for representation learning of deep neural networks. In
this study, Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm is augmented with
Generative Adversarial Networks (GANs) to increase the sample efficiency by
enforcing the network to learn efficient representations without depending on
sparse and delayed rewards as supervision. The results show that an increased
performance can be obtained by jointly training a DRL agent with a GAN
discriminator.
  ----
  Derin Pekistirmeli Ogrenme, robot navigasyonu ve otomatiklestirilmis video
oyunu oynama gibi arastirma alanlarinda basariyla uygulanmaktadir. Ancak,
kullanilan yontemler ortam ile fazla miktarda etkilesim ve hesaplama
gerektirmekte ve bu nedenle de ornek verimliligi yonunden iyilestirmelere
ihtiyac duyulmaktadir. Bu gereksinimin en onemli nedeni, gecikmeli ve seyrek
odul sinyallerinin derin yapay sinir aglarinin etkili betimlemeler
ogrenebilmesi icin yeterli bir denetim saglayamamasidir. Bu calismada,
Proksimal Politika Optimizasyonu algoritmasi Uretici Cekismeli Aglar (UCA) ile
desteklenerek derin yapay sinir aglarinin seyrek ve gecikmeli odul sinyallerine
bagimli olmaksizin etkili betimlemeler ogrenmesi tesvik edilmektedir. Elde
edilen sonuclar onerilen algoritmanin ornek verimliliginde artis elde ettigini
gostermektedir.
