Abstrakt. I detta dokument undersöker vi relationen mellan överföringslärande i förstärkande lärande med funktions approximation och övervakat lärande med konceptdrift. Vi presenterar en ny inkrementell relativ regressionsträd algoritm som kan hantera koncept drift genom träd omstrukturering och visar att det gör det möjligt en förstärkning inlärare, närmare bestämt en Q-learner, att överföra kunskap från en uppgift till en annan genom att återvinna de delar av den generaliserade Q-funktion som fortfarande håller intressant information för den nya uppgiften. Vi illustrerar algoritmens prestanda i experiment med både övervakade inlärningsuppgifter med konceptdrift och förstärkande inlärningsuppgifter som gör det möjligt att överföra kunskap från enklare, relaterade uppgifter.
Ramon och Al. REF presenterade en stegvis regressionsträdalgoritm som kan hantera konceptdrift och visade att den gör det möjligt för en relationell Qlearner att överföra kunskap från en uppgift till en annan.
Transfer learning in reinforcement learning problems through partial policy recycling
{'venue': 'In Proc. of The 18th European Conf. on Machine Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}