Sammanfattning av denna webbsida: Många relevanta uppgifter kräver att en agent når ett visst tillstånd eller manipulerar objekt till en önskad konfiguration. Vi kanske till exempel vill att en robot anpassar och monterar en växel på en axel eller sätter in och vrider en nyckel i ett lås. Dessa målinriktade uppgifter utgör en avsevärd utmaning för att förstärka lärandet, eftersom deras naturliga belöningsfunktion är sparsam och oöverkomliga mängder prospektering krävs för att nå målet och få en viss inlärningssignal. Tidigare strategier tar itu med dessa problem genom att utnyttja expertdemonstrationer eller genom att manuellt utforma en uppgiftsspecifik belöningsformande funktion för att vägleda inlärningsagenten. I stället föreslår vi en metod för att lära sig dessa uppgifter utan att kräva några andra förkunskaper än att få ett enda tillstånd där uppgiften utförs. Roboten tränas i "omvänd" och lär sig gradvis att nå målet från en uppsättning startstater allt längre bort från målet. Vår metod genererar automatiskt en läroplan för start stater som anpassar sig till agentens prestanda, vilket leder till effektiv utbildning om målinriktade uppgifter. Vi demonstrerar vår inställning till svåra simulerade navigations- och finkorniga manipulationsproblem, som inte går att lösa genom toppmoderna förstärkande inlärningsmetoder.
Omvänd läroplansgenerering genererar automatiskt en läroplan av startstater, längre och längre bort från målet, som anpassar sig till agentens prestanda REF.
Reverse Curriculum Generation for Reinforcement Learning
{'venue': 'CoRL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}