Förmågan att agera i flera miljöer och överföra tidigare kunskap till nya situationer kan betraktas som en kritisk aspekt av varje intelligent agent. Mot detta mål definierar vi en ny metod för multitask och överför lärande som gör det möjligt för en autonom agent att lära sig hur man beter sig i flera uppgifter samtidigt, och sedan generalisera sin kunskap till nya domäner. Denna metod, som kallas "Actor-Mimic", utnyttjar användningen av djupt förstärkande inlärnings- och modellkompressionsteknik för att utbilda ett enda politiskt nätverk som lär sig att agera i en rad olika uppgifter genom att använda vägledning av flera experter lärare. Vi visar sedan att de representationer som det djupgående politiska nätverket har lärt sig kan generaliseras till nya uppgifter utan föregående expertvägledning, vilket påskyndar inlärningen i nya miljöer. Även om vår metod i allmänhet kan tillämpas på ett brett spektrum av problem, använder vi Atari spel som en testmiljö för att demonstrera dessa metoder.
Den Actor-Mimic metoden REF omfattar ett enda policynätverk lärande att agera i en rad olika uppgifter genom vägledning av en expert lärare för varje uppgift.
Actor-Mimic: Deep Multitask and Transfer Reinforcement Learning
{'venue': 'ICLR 2016', 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}