Abstrakt. Vi beskriver en tillämpning av induktiv logik programmering för att överföra lärande. Överföringslärande är användningen av kunskap som inhämtats i en källuppgift för att förbättra lärandet i en relaterad måluppgift. De uppgifter vi arbetar med är inom områden som rör förstärkning och lärande. Vårt tillvägagångssätt överför relationella makron, som är ändliga-statsmaskiner där övergångsförhållandena och nodåtgärderna representeras av första ordningens logiska klausuler. Vi använder induktiv logik programmering för att lära sig ett makro som kännetecknar lyckat beteende i källuppgiften, och sedan använda makrot för beslutsfattande i tidiga inlärningsstadier av måluppgiften. Genom experiment i RoboCup simulerade fotboll domän, visar vi att Relational Macro Transfer via Demonstration (RMT-D) från en källa uppgift kan ge en betydande försprång i måluppgiften.
Dessa makron kan också definieras med hjälp av ett relationellt språk, och lärt sig med Inductive Logic Programmering (ILP) tekniker REF.
Relational macros for transfer in reinforcement learning
{'venue': 'In Proceedings of the Seventeenth Conference on Inductive Logic Programming', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}