Abstrakt. Förstärka inlärningsagenter kräver vanligtvis en betydande mängd data innan de utför väl komplexa uppgifter. Metoder för överföringslärande har gjort framsteg med att minska urvalets komplexitet, men de har främst tillämpats på modellfria inlärningsmetoder, inte mer dataeffektiva modellbaserade inlärningsmetoder. I detta dokument introduceras timbrel, en ny metod som effektivt kan överföra information till en modellbaserad förstärkande inlärningsalgoritm. Vi visar att timbrel kan avsevärt förbättra proveffektiviteten och asymptotiska prestandan hos en modellbaserad algoritm när du lär dig i ett kontinuerligt tillstånd utrymme. Dessutom utför vi experiment för att testa gränserna för Timbrels effektivitet.
I motsats till tidigare arbete, som främst baserades på modellfria metoder, Taylor et al. I REF föreslås en överföringsutbildningsmetod för en modellbaserad förstärkande inlärningsalgoritm för kontinuerligt tillståndsutrymme.
Transferring instances for model-based reinforcement learning
{'venue': 'AAMAS 2008 Workshop on Adaptive Learning Agents and Multi-Agent Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}