Huvudsyftet med överföringslärande är att återanvända kunskap som förvärvats i en tidigare inlärd uppgift, för att förbättra inlärningsprocessen i en ny och mer komplex uppgift. Överföringslärande är en lämplig lösning för att påskynda inlärningsproceduren i arbetet med att stärka lärandet. I detta arbete föreslås en ny metod för att överföra modeller till förstärkande Learning-agenter. Modellerna för övergångs- och belöningsfunktionerna för en källuppgift kommer att överföras till en relevant men annorlunda måluppgift. Inlärningsalgoritmen för måluppgiftens agent tar en hybrid strategi, genomföra både modellfritt och modellbaserat lärande, för att fullt ut utnyttja närvaron av en källuppgiftsmodell. Dessutom föreslås en ny metod för att överföra modeller av potentiella, belöningsformande funktioner. Den empiriska utvärderingen, av de föreslagna tillvägagångssätten, visade betydande resultat och prestandaförbättringar i 3D Mountain Car och Server Job Scheduling uppgifter, genom att framgångsrikt använda de modeller som genereras från deras motsvarande källuppgifter.
En hybrid metod som implementerar modellfri och modellbaserad inlärning för att överföra modeller av potentiella, belöningsformande funktioner föreslås i REF, varigenom övergången och belöning funktioner källuppgiften erhålls genom kaskad neurala nätverk.
Transferring task models in Reinforcement Learning agents
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}