{"conversations": [{"from": "user", "value": "Hola, tinc un seminari d'aprenentatge de \"Refor\u00e7ament de la Real-World Dynamic Systems\" que ve dem\u00e0. Per a entendre el tema, m'agradaria entendre el concepte de \"Refinitat Gap\" (RG) en l'aprenentatge de refor\u00e7. Podeu donar una breu explicaci\u00f3 i donar- li algunes maneres d' adre\u00e7ar- lo o mitigar- lo?"}, {"from": "assistant", "value": "L' espai de autodetecci\u00f3 \u00e9s una discrep\u00e0ncia entre resultats reals i simulats que impedeix el desplegament de models en el m\u00f3n real. Es poden usar diverses t\u00e8cniques per a mitigar- lo: * domini aleatoria * Usa par\u00e0metres reals del m\u00f3n per a millorar la precisi\u00f3 de la simulaci\u00f3 * Usa un model m\u00e9s prec\u00eds en la simulaci\u00f3"}, {"from": "user", "value": "Podeu explicar-vos sobre cadascun dels punts, si us plau? Intenteu usar exemples en python."}, {"from": "assistant", "value": "Certament. El domini Aleatoriitzaci\u00f3: implica afegir variacions aleat\u00f2ries en la simulaci\u00f3 per a fer- lo m\u00e9s divers i incrementar la robustitat a les difer\u00e8ncies del m\u00f3n real. Per exemple, en una simulaci\u00f3 rob\u00f2tica, a l' atzar de la fricci\u00f3 d' una superf\u00edcie o la massa d' un objecte pot ajudar a reduir la simulaci\u00f3 RG. Exemple en python: importumypy apload_ aleatoriity(sim_parametres: sim_param + np. Anoma. 0. 1; retorna par\u00e0metres reals d' \u00fas del m\u00f3n real: l' \u00fas de dades del m\u00f3n real i usant la simulaci\u00f3. Per exemple, una simulaci\u00f3, en una simulaci\u00f3, usant dades del temps real del temps real, podeu reduir les condicions d' ajuda a la carretera + np. ex. 0. 0. 0. 1; 0. 0 = \"A\" =param\" i tamb\u00e9 podeu reduir els par\u00e0metres reals del model de simulaci\u00f3 \"G\" i \"A\" [A\" [A\" de la simulaci\u00f3 del model de l' aplicaci\u00f3 \"G\" del sistema real: \"G\" [A\" de la simulaci\u00f3\" del model \"El \"G\" [El \"G\" del m\u00f3n real del m\u00f3n real\").\")."}]}