Överföringslärande kan i hög grad påskynda inlärningen för en ny uppgift genom att utnyttja politiken för relevanta uppgifter. Befintliga verk för återanvändning av politik fokuserar antingen på att välja en enda bästa källpolicy för återanvändning utan att överväga sammanhang, eller misslyckas med att garantera att lära sig en optimal politik för en måluppgift. För att förbättra överföringseffektiviteten och garantera optimalitet utvecklar vi en ny policyåteranvändningsmetod, Context-Aware Policy reuSe (CAPS), som möjliggör flerpolicyåteranvändning. Vår metod lär sig när och vilken källpolicy som är bäst för återanvändning, samt när den ska avslutas. CAPS ger teoretiska garantier för konvergens och optimalitet både när det gäller val av källpolitik och målinlärning. Empiriska resultat på en nätbaserad navigeringsdomän och Pygame Learning Environment visar att CAPS avsevärt överträffar andra toppmoderna metoder för återanvändning.
Context-Aware Policy Återanvänd algoritm av REF använde alternativ för att representera val av källpolicyer samt målåtgärder, lärande Q-värden och terminerings villkor samtidigt.
Context-Aware Policy Reuse
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}