I strävan efter effektiva och robusta inlärningsmetoder erbjuder både modellfria och modellbaserade metoder fördelar. I detta dokument föreslår vi ett nytt sätt att uttryckligen överbrygga båda tillvägagångssätten genom en gemensam lågdimensionell inlärd kodning av miljön, avsedd att fånga upp sammanfattande abstraktioner. Vi visar att modulariteten som skapas genom detta tillvägagångssätt leder till god generalisering samtidigt som den är beräkningseffektiv, med planering som sker i ett mindre latent tillstånd utrymme. Dessutom återvinner detta tillvägagångssätt en tillräckligt lågdimensionell representation av miljön, vilket öppnar upp nya strategier för tolkningsbar AI, prospektering och överföring av lärande.
REF där modellbaserat och modellfritt förstärkande lärande kombineras för att gemensamt dra slutsatsen att miljön är tillräckligt representativ.
Combined Reinforcement Learning via Abstract Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}