Vi presenterar en ny metod för att lära sig en uppsättning disentangled belöning funktioner som summan till den ursprungliga miljön belöning och begränsas till att vara självständigt uppnåbar. Vi definierar oberoende uppnåbarhet när det gäller värdefunktioner när det gäller att få en inlärd belöning medan vi strävar efter en annan inlärd belöning. Empiriskt illustrerar vi att vår metod kan lära sig meningsfulla belöningsnedbrytningar inom en mängd olika domäner och att dessa nedbrytningar uppvisar någon form av generaliseringsprestanda när miljöns belöning ändras. Teoretiskt sett får vi resultat om effekten av att maximera vår metods mål på de resulterande belöningsfunktionerna och deras motsvarande optimala policy.
REF undersöker hur man lär sig självständigt-uppnåbara belöningsfunktioner.
Learning Independently-Obtainable Reward Functions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}