Människor kan lära sig en mängd olika uppgifter av sin egen erfarenhet, men de kan också lära sig av att iaktta andra varelser. Detta kan påskynda förvärvandet av nya färdigheter även när den observerade agenten skiljer sig avsevärt från den lärande agenten i form av morfologi. I den här artikeln undersöker vi hur förstärkande inlärningsalgoritmer kan överföra kunskap mellan morfologiskt olika agenser (t.ex. olika robotar). Vi introducerar en problemformulering där två agenter får i uppdrag att lära sig flera färdigheter genom att dela information. Vår metod använder de färdigheter som båda agenterna lärde sig för att träna invarianta utrymmen som sedan kan användas för att överföra andra färdigheter från en agent till en annan. Processen att lära sig dessa invarianta funktioner utrymmen kan ses som ett slags "analogi göra", eller implicit lära av partiella korrespondenser mellan två skilda domäner. Vi utvärderar vår överföringsalgoritm i två simulerade robotiska manipulationsfärdigheter, och illustrerar att vi kan överföra kunskap mellan simulerade robotvapen med olika antal länkar, samt simulerade armar med olika aktiveringsmekanismer, där den ena roboten är vridmomentdriven medan den andra är sendriven.
I REF lär man sig ett invariantt funktionsutrymme för att överföra färdigheter mellan två agenter.
Learning Invariant Feature Spaces to Transfer Skills with Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}