Domänanpassning är ett viktigt öppet problem när det gäller fördjupat lärande (RL). I många scenarier av intresse data är svår att få, så agenter kan lära sig en källpolicy i en miljö där data är lätt tillgänglig, med förhoppningen att det generaliserar väl till måldomänen. Vi föreslår en ny flerstegs RL agent, DARLA (DisentAngled Representation Learning Agent), som lär sig att se innan du lär dig att agera. DARLAs vision bygger på att lära sig en löslig representation av den observerade miljön. När DARLA väl kan se, kan det förvärva källkodspolicyer som är robusta för många domänskiften - även utan tillgång till måldomänen. DARLA överträffar i hög grad konventionella baslinjer i scenarier för anpassning till nolldroppar, en effekt som håller i en mängd olika RL-miljöer (Jaco arm, DeepMind Lab) och basalgoritmer för RL (DQN, A3C och EC).
Nyligen, REF föreslår DARLA, DisentAngled Representation Learning Agent, som lär sig användbara representationer för uppgifter som möjliggör generalisering till nya miljöer.
DARLA: Improving Zero-Shot Transfer in Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}