論文の概要: Learning state correspondence of reinforcement learning tasks for
knowledge transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06604v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 12:42:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 12:55:24.252871
- Title: Learning state correspondence of reinforcement learning tasks for
knowledge transfer
- Title(参考訳): 知識伝達のための強化学習タスクの学習状態対応
- Authors: Marko Ruman and Tatiana V. Guy
- Abstract要約: 知識の一般化と再利用は、真にインテリジェントなエージェントを作成するための基本的な要件である。
本研究では,RLタスクに適した生成逆ネットワークモデルに基づく1対1の伝達学習の汎用的手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep reinforcement learning has shown an ability to achieve super-human
performance in solving complex reinforcement learning (RL) tasks only from
raw-pixels. However, it fails to reuse knowledge from previously learnt tasks
to solve new, unseen ones. Generalizing and reusing knowledge are the
fundamental requirements for creating a truly intelligent agent. This work
proposes a general method for one-to-one transfer learning based on generative
adversarial network model tailored to RL task.
- Abstract(参考訳): 深層強化学習は、複雑な強化学習(RL)タスクを原画素のみから解く際に、超人的性能を達成する能力を示した。
しかし、学習済みのタスクから知識を再利用して、新しい未知のタスクを解決することに失敗する。
知識の一般化と再利用は、真にインテリジェントなエージェントを作成するための基本的な要件である。
本研究では,RLタスクに適した生成逆ネットワークモデルに基づく1対1の伝達学習法を提案する。
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