Vi utvecklar en metalearning metod för lärande hierarkiskt strukturerad politik, förbättra urvalet effektivitet på osynliga uppgifter genom att använda gemensamma primitiva-policies som utförs för ett stort antal tidssteg. I synnerhet delas en uppsättning primitiva personer inom en fördelning av uppgifter, och skiftas mellan av uppgiftsspecifika strategier. Vi tillhandahåller ett konkret mått för att mäta styrkan i sådana hierarkier, vilket leder till ett optimeringsproblem för att snabbt nå hög belöning på osynliga uppgifter. Vi presenterar sedan en algoritm för att lösa detta problem end-to-end genom att använda någon off-the-shelf förstärkning inlärningsmetod, genom att upprepade gånger ta prover på nya uppgifter och ställa om uppgiftsspecifika policyer. Vi lyckas upptäcka 1 meningsfulla motor primitiva för riktning rörelse av fyrbenta robotar, enbart genom att interagera med distributioner av labyrinter. Vi demonstrerar också primitivernas överförbarhet för att lösa långvariga glesa hinderbanor, och vi gör det möjligt för 3D humanoida robotar att på ett robust sätt gå och krypa med samma politik.
REF införde en meta-lärande strategi där uppgiftsspecifika strategier utbildas i en multi-task setup och en uppsättning primitiver delas mellan uppgifter.
Meta Learning Shared Hierarchies
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}