Abstract-Continual lärande är förmågan hos agenter att förbättra sin kapacitet genom flera uppgifter kontinuerligt. Medan de senaste verken i litteraturen av kontinuerlig inlärning främst fokuserade på att utveckla antingen särskilda förlustfunktioner eller specialiserade strukturer av neurala nätverk som förklarar det episodiska minnet eller neural plasticitet, studerar vi kontinuerlig inlärning från perspektivet av träningsmekanismen. Särskilt föreslår vi en COnitnual Match Based Training (COMBAT) ram för utbildning av en population av fördelar-kritiska (A2C) agenter i Pommerman, en delvis observerbar multi-agent miljö utan kommunikation. Efter COMBAT-ramverket utbildade vi en agent, nämligen Navocado, som vann titeln som topp 1-lärande agent i NeurIPS 2018 Pommerman Competition. Två viktiga egenskaper hos vår agent är värda att nämnas. För det första har vår agent inte lärt sig av några demonstrationer. För det andra är vår agent mycket reproducerbar. Som en teknisk rapport formulerar vi utformningen av stat utrymme, action utrymme, belöning, och viktigast av allt, COMBAT ramverket för vår Pommerman agent. Vi visar i experimenten att Pommerman är en perfekt miljö för att studera kontinuerligt lärande, och agenten kan förbättra sin prestation genom att ständigt lära sig nya färdigheter utan att glömma de gamla. Slutligen, resultatet i Pommerman tävlingen verifierar robustheten hos vår agent när du tävlar med olika motståndare.
Fortlöpande lärande REF användes för att utbilda en population av fördelar-actor-critic (A2C) agenter i Pommerman, slå alla andra lärande agenter i 2018 tävlingen.
Continual Match Based Training in Pommerman: Technical Report
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}