Kontroll applikationer har ofta uppgifter med liknande, men inte identiska, dynamik. Vi introducerar den dolda Parameter Markov Decision Process (HiP-MDP), ett ramverk som parametriserar en familj av relaterade dynamiska system med en lågdimensionell uppsättning latenta faktorer, och införa en semiparametrisk regressionsmetod för att lära sin struktur från data. I kontrollinställningen visar vi att en lärd HiP-MDP snabbt identifierar dynamiken i en ny uppgiftsinstans, vilket gör det möjligt för en agent att flexibelt anpassa sig till aktivitetsvariationer.
Ett liknande ramverk som vårt finns i REF, kallas dold parameter Markov beslutsprocesser (HiP-MDP), som parametriserar en familj av relaterade dynamik genom en lågdimensionell latent inbäddning.
Hidden Parameter Markov Decision Processes: A Semiparametric Regression Approach for Discovering Latent Task Parametrizations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}