Abstrakt. I detta dokument undersöker vi med hjälp av flera kartläggningar för överföring av lärande i förstärkning av inlärningsuppgifter. Vi föreslår två olika överföringslärande algoritmer som kan manipulera flera inter-task kartläggningar för både modell-learning och modellfri förstärkning lärande algoritmer. Båda algoritmerna innehåller mekanismer för att välja lämpliga kartläggningar, vilket bidrar till att undvika fenomenet negativ överföring. De föreslagna algoritmerna utvärderas i Mountain Car och Keepaway domäner. Experimentella resultat visar att användningen av flera inter-task kartläggningar kan avsevärt öka resultatet av överföring lärande metoder, jämfört med att använda en enda kartläggning eller lärande utan överföring.
Användningen av flera inter-task-kartläggningar i överföringslärande undersöks i REF för både modellfri och modellbaserad RL.
Transfer Learning via Multiple Inter-Task Mappings
{'venue': 'EWRL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}