Eine Architektur für tiefe neuronale Netze, die im Reinforcement Learning eingesetzt wird. Anstatt traditioneller Explorationsstrategien (wie Epsilon-Greedy) wird Rauschen direkt in die Gewichte der linearen Schichten des Netzwerks injiziert, wodurch das Netzwerk lernt, eine zustandsabhängige, explorative Verhaltensweise zu entwickeln.