I detta dokument diskuteras ett system som påskyndar förstärkande lärande genom att använda överföring från relaterade uppgifter. Utan en sådan överföring, även om två uppgifter är mycket lika på någon abstrakt nivå, krävs en omfattande omskolning. Systemet uppnår mycket av sin kraft genom att överföra delar av tidigare lärda lösningar snarare än en enda komplett lösning. Systemet utnyttjar starka funktioner i den flerdimensionella funktion som skapas genom att förstärka inlärningen för att lösa en viss uppgift. Dessa funktioner är stabila och lätta att känna igen tidigt i inlärningsprocessen. De genererar en partitionering av tillståndsrymden och därmed funktionen. Partitionen representeras som en graf. Detta används för att indexera och komponera funktioner som lagras i en fallbas för att bilda en nära approximation till lösningen av den nya uppgiften. Experiment visar att funktionssammansättningen ofta producerar mer än en storleksordning som ökar inlärningshastigheten jämfört med en grundläggande förstärkande inlärningsalgoritm.
Tillämpningen av Transfer Learning inom förstärkning Learning uppgifter föreslogs först i REF, där en algoritm definierades som utnyttjar starka funktioner som erhållits från RL på en uppgift för att komponera funktioner i en fallbas som används på lösningen av en ny uppgift.
Accelerating Reinforcement Learning by Composing Solutions of Automatically Identified Subtasks
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 16, pages 59-104, 2002', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}