Överföringsinlärning är en metod där en agent återanvänder kunskap som inlärts i en källuppgift för att förbättra inlärningen på en måluppgift. Det senaste arbetet har visat att överföringslärande kan utvidgas till tanken på läroplanslärande, där agenten gradvis ackumulerar kunskap över en sekvens av uppgifter (dvs. en läroplan). I de flesta befintliga arbeten har sådana kursplaner konstruerats manuellt. Dessutom är de fasta i förväg och anpassar sig inte till agentens framsteg eller förmågor. I detta dokument formulerar vi utformningen av en läroplan som en Markov beslutsprocess, som direkt modellerar ackumulering av kunskap som en agent interagerar med uppgifter, och föreslår en metod som approximerar ett genomförande av en optimal politik i denna MDP för att producera en agent-specifika läroplan. Vi använder vårt tillvägagångssätt för att automatiskt sekvensera uppgifter för 3 agenter med varierande avkännings- och actionkapacitet inom ett experimentellt område, och visar att vår metod producerar läroplaner anpassade för varje agent som förbättrar prestanda i förhållande till lärande från grunden eller med hjälp av en annan agents läroplan.
Det bygger upp Narvekar et al:s arbete. REF, som formulerade idén om läroplaner MDP.
Autonomous Task Sequencing for Customized Curriculum Design in Reinforcement Learning
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}