Överföring av lärande påskyndar avsevärt den förstärkta inlärningsprocessen genom att utnyttja relevant kunskap från tidigare erfarenheter. Problemet med att optimalt välja källpolicy under inlärningsprocessen är av stor betydelse men ändå utmanande. Det har inte gjorts någon teoretisk analys av detta problem. I detta dokument utvecklar vi en optimal online-metod för att välja källpolicyer för att stärka lärandet. Denna metod formulerar online källpolicy val som ett multi-armad bandit problem och ökar Q-learning med policy återanvändning. Vi ger teoretiska garantier för den optimala urvalsprocessen och konvergensen till den optimala politiken. Dessutom utför vi experiment på en rutnätsbaserad robotnavigeringsdomän för att visa dess effektivitet och robusthet genom att jämföra med den senaste överföringsmetoden.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett optimalt urval av källpolicyer genom online-explosioner med hjälp av multiarmade banditmetoder.
An Optimal Online Method of Selecting Source Policies for Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}