I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för överföring av förstärkningslärande (RL) för gränsöverskridande uppgifter. Till skillnad från tillgängliga överföringsmetoder, där måluppgiftsinlärning påskyndas genom initierad inlärning från källan, föreslår vi att man anpassar och återanvänder den optimala källpolicyn direkt inom de relaterade områdena. Vi visar den optimala policyn från en relaterad källuppgift kan vara nära optimal inom måldomänen förutsatt att en adaptiv policyredovisning för modellfelet mellan målet och den beräknade källan. En betydande fördel med den föreslagna förstärkningen av politiken är att politiken inom alla relaterade områden generaliseras utan att de nya uppgifterna behöver läras upp på nytt. Vi visar att denna arkitektur leder till bättre urvalseffektivitet vid överföringen, vilket minskar urvalets komplexitet när det gäller att lära sig måluppgifter för att nå lärlingsutbildning.
I REF införs en anpassningspolitik för att kompensera prognosfelet mellan källan och målagenterna.
Cross-Domain Transfer in Reinforcement Learning Using Target Apprentice
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}