Målet med överföring förstärkning lärande är att generalisera från en uppsättning av tidigare uppgifter till osynliga nya uppgifter. I detta arbete fokuserar vi på överföringsscenariot där dynamiken bland arbetsuppgifterna är densamma, men deras mål skiljer sig åt. Även om allmän värdefunktion (Sutton et al., 2011) har visat sig vara användbar för kunskapsöverföring, kan det i praktiken vara svårt att lära sig en universell värdefunktion. För att angripa detta föreslår vi (1) att använda universella efterföljare representationer (USR) för att representera den överförbara kunskapen och (2) en USR approximator (USRA) som kan tränas genom interaktion med miljön. Våra experiment visar att USR effektivt kan appliceras på nya uppgifter, och den agent som initieras av den utbildade USRA kan uppnå målet betydligt snabbare än slumpmässig initiering.
En av de viktigaste uppgifterna för överföring av förstärkning av lärandet är att generalisera den redan lärda kunskapen till nya uppgifter [5]-REF.
Universal Successor Representations for Transfer Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}