Vi bidrar Policy Återanvändning som en teknik för att förbättra en förstärkning lärande agent med vägledning från tidigare lärt liknande politik. Vår metod bygger på att använda den tidigare politiken som en probabilistisk partiskhet där inlärningsagenten står inför tre val: utnyttjandet av den pågående lärda politiken, utforskandet av slumpmässiga outforskade åtgärder och utnyttjandet av tidigare politik. Vi introducerar algoritmen och dess huvudkomponenter: en prospekteringsstrategi för att inkludera den nya återanvändningsfördelen, och en likhetsfunktion för att uppskatta likheten mellan tidigare policyer med avseende på en ny. Vi ger empiriska resultat som visar att policy Återanvändning förbättrar inlärningsprestandan över olika strategier som lär sig utan återanvändning. Intressant och nästan som en bieffekt, Policy Återanvändning identifierar också klasser av liknande politik som avslöjar en grund för grundläggande politik inom området. Vi visar att en sådan grund kan byggas stegvis, vilket bidrar till att lära av strukturen i en domän.
Fernández m.fl. REF använde policyåteranvändning som en probabilistisk partiskhet när man lärde sig de nya, liknande uppgifterna.
Probabilistic policy reuse in a reinforcement learning agent
{'venue': "AAMAS '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}