Förstärkning lärande är en kraftfull teknik för att träna en agent att utföra en uppgift. En agent som utbildas med hjälp av förstärkningslärande kan dock endast uppnå den enda uppgift som specificeras via dess belöningsfunktion. Ett sådant tillvägagångssätt skalas inte väl till inställningar där en agent måste utföra en mängd olika uppgifter, såsom att navigera till olika positioner i ett rum eller flytta föremål till olika platser. I stället föreslår vi en metod som gör det möjligt för en agent att automatiskt upptäcka de olika uppgifter som den kan utföra i sin omgivning. Vi använder ett generatornätverk för att föreslå uppgifter för agenten att försöka uppnå, varje uppgift specificeras som att nå en viss parametriserad deluppsättning av tillståndet-rymden. Generatornätverket optimeras med hjälp av kontradiktorisk utbildning för att producera uppgifter som alltid är på lämplig svårighetsgrad för agenten. Vår metod producerar alltså automatiskt en läroplan med uppgifter för agenten att lära sig. Vi visar att genom att använda detta ramverk kan en agent effektivt och automatiskt lära sig att utföra en bred uppsättning uppgifter utan att kräva förkunskaper om sin miljö. Vår metod kan också lära sig att utföra uppgifter med glesa belöningar, vilket traditionellt innebär stora utmaningar.
Mål GAN REF genererar olika uppgifter på lämplig svårighetsgrad för agenten.
Automatic Goal Generation for Reinforcement Learning Agents
{'venue': 'Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, Stockholm, Sweden, PMLR 80, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}