Representationslärande algoritmer är utformade för att lära abstrakta funktioner som kännetecknar data. Statsrepresentationsinlärning fokuserar på en särskild typ av representationsinlärning där inlärda funktioner är i låg dimension, utvecklas genom tiden och påverkas av en agents agerande. Representationen lär sig att fånga upp den variation i miljön som uppstår genom agentens agerande; denna typ av representation är särskilt lämplig för robotik och styrscenarier. Framför allt bidrar representationens låga dimensionsegenskaper till att övervinna dimensionalitetens förbannelse, ger enklare tolkning och utnyttjande av människor och kan bidra till att förbättra prestanda och snabbhet i politiska inlärningsalgoritmer som förstärkning av lärandet. Syftet med denna undersökning är att ta upp den senaste tekniken om utbildning i statlig representation under de senaste åren. Den granskar olika SRL metoder som innebär interaktion med miljön, deras implementeringar och deras tillämpningar i robotik kontroll uppgifter (simulerad eller verklig). I synnerhet betonas hur allmänna inlärningsmål utnyttjas på olika sätt i de granskade algoritmerna. Slutligen diskuteras utvärderingsmetoder för att bedöma vilken representation man lärt sig och sammanfattar aktuella och framtida forskningslinjer.
Statsrepresentationsutbildning (SRL) är en gren av representationsinlärning för interaktiva problem REF.
State Representation Learning for Control: An Overview
{'venue': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'journal': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}