Abstract Policy Återanvändning är en överföring lärande strategi för att förbättra en förstärkning inlärare med vägledning från tidigare inlärda liknande politik. Metoden använder den tidigare politiken som en probabilistisk partiskhet där eleven väljer bland utnyttjandet av den pågående inlärda politiken, utforskandet av slumpmässiga outforskade åtgärder och utnyttjandet av tidigare politik. I detta arbete visar vi att policyåteranvändning ytterligare bidrar till lärandet av strukturen av en domän. Intressant och nästan som en bieffekt, Policy Återanvändning identifierar klasser av liknande politik avslöjar en grund av kärn-policies av domänen. Vi visar teoretiskt att vi, under en uppsättning villkor som ska uppfyllas, genom att återanvända en sådan uppsättning kärnpolitik kan binda den minimala förväntade vinsten när vi lär oss en ny politik. I allmänhet bidrar policyåteranvändning till det övergripande målet för livslångt förstärkande lärande, eftersom i) det stegvis bygger upp ett policybibliotek, ii) det tillhandahåller en mekanism för att återanvända tidigare politik och iii) det lär sig en abstrakt domänstruktur när det gäller domänens kärnpolitik.
Kanske det mest liknande arbetet är Probabilistic Policy Reuse (PPR) algoritm REF, där tidigare inlärda policys används för att partiska undersökande åtgärder av agenten när det lär sig en ny uppgift.
Learning domain structure through probabilistic policy reuse in reinforcement learning
{'venue': 'Progress in Artificial Intelligence', 'journal': 'Progress in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}