Politiker för komplexa visuella uppgifter har framgångsrikt lärts med djupt förstärkande lärande, med hjälp av en metod som kallas djupa Q-nätverk (DQN), men relativt stora (uppgiftsspecifika) nätverk och omfattande utbildning behövs för att uppnå goda resultat. I detta arbete presenterar vi en ny metod som kallas policydestillering och som kan användas för att extrahera policyn från en förstärkande inlärningsagent och utbilda ett nytt nätverk som fungerar på expertnivå samtidigt som det är dramatiskt mindre och mer effektivt. Dessutom kan samma metod användas för att konsolidera flera uppdragsspecifika strategier till en enda politik. Vi demonstrerar dessa påståenden med Atari domänen och visar att multi-task destillerade agent överträffar en-task lärare samt en gemensamt utbildad DQN agent.
Mer nyligen användes det för policydestillation för att utbilda mindre täta nätverk som fungerar på expertnivå REF.
Policy Distillation
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}