Som ett steg mot att utveckla noll-shot-uppgift generalisering kapacitet i förstärkning lärande (RL), introducerar vi ett nytt RL-problem där agenten bör lära sig att utföra sekvenser av instruktioner efter att ha lärt sig användbara färdigheter som löser subtasks. I detta problem, vi överväga två typer av generaliseringar: till tidigare osynliga instruktioner och till längre sekvenser av instruktioner. För generalisering över osynliga instruktioner föreslår vi ett nytt mål som uppmuntrar lärandekorrespondenser mellan liknande underuppgifter genom att göra analogier. För generalisering över sekventiella instruktioner presenterar vi en hierarkisk arkitektur där en metacontroller lär sig att använda de förvärvade färdigheterna för att utföra instruktionerna. För att hantera försenad belöning föreslår vi en ny neural arkitektur i metakontrollen som lär sig när man ska uppdatera subtask, vilket gör lärandet mer effektivt. Experimentella resultat på en stokastisk 3D-domän visar att de föreslagna idéerna är avgörande för generalisering till längre instruktioner samt osynliga instruktioner.
REF-adress generalisering av RL till osynliga instruktioner och längre instruktioner.
Zero-Shot Task Generalization with Multi-Task Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}