Vi beskriver en enkel plan som låter en agent lära sig om sin miljö på ett oövervakat sätt. Vår plan sätter två versioner av samma agent, Alice och Bob, mot varandra. Alice föreslår en uppgift för Bob att slutföra; och sedan Bob försöker slutföra uppgiften. I detta arbete kommer vi att fokusera på två typer av miljöer: (nästan) reversibla miljöer och miljöer som kan återställas. Alice kommer att "föreslå" uppgiften genom att göra en sekvens av åtgärder och sedan Bob måste ångra eller upprepa dem, respektive. Via en lämplig belöning struktur, Alice och Bob automatiskt generera en läroplan för prospektering, möjliggör oövervakad utbildning av agenten. När Bob är utplacerad på en RL-uppgift i miljön, minskar denna oövervakade träning antalet övervakade episoder som behövs för att lära, och i vissa fall konvergerar till en högre belöning.
Nyligen införde REF ett tillvägagångssätt som gör det möjligt för agenten att lära sig om sin miljö med hjälp av en form av självspel.
Intrinsic Motivation and Automatic Curricula via Asymmetric Self-Play
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}