Förstärkning av lärandet optimerar politiken för förväntad kumulativ belöning. Behöver övervakningen vara så smal? Belöningen är försenad och sparsam för många uppgifter, vilket gör det till en svår och utarmad signal för end-to-end optimering. För att öka belöningen, anser vi en rad självövervakade uppgifter som inkluderar stater, handlingar, och efterträdare för att ge extra förluster. Dessa förluster erbjuder allestädes närvarande och omedelbar övervakning för representationslärande även i avsaknad av belöning. Även om nuvarande resultat visar att det är möjligt att lära sig av enbart belöningar, begränsas rena förstärkande inlärningsmetoder av dataeffektivitetsfrågor och dataeffektivitet som kan avhjälpas med hjälpförluster. Självövervakad förutbildning och gemensam optimering förbättrar dataeffektiviteten och den politiska avkastningen av end-to-end förstärkningslärande.
Shelhamer m.fl. REF introducerar flera självövervakade hjälpuppgifter för att utföra funktionsextraktion och anta de inlärda funktionerna för att stärka lärandet, förbättra dataeffektiviteten och avkastningen av end-to-end-lärande.
Loss is its own Reward: Self-Supervision for Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}