論文の概要: Facilitating Reinforcement Learning for Process Control Using Transfer Learning: Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00247v2
• Date: Wed, 1 May 2024 05:55:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-02 17:55:26.285636
• Title: Facilitating Reinforcement Learning for Process Control Using Transfer Learning: Perspectives
• Title（参考訳）: 伝達学習を用いたプロセス制御のための強化学習のファシリテート:視点
• Authors: Runze Lin, Junghui Chen, Lei Xie, Hongye Su, Biao Huang,
• Abstract要約: 本稿では,伝達学習の観点からプロセス制御のための深層強化学習(DRL)の知見を提供する。 プロセス産業の分野でDRLを適用することの課題と、トランスファーラーニングの導入の必要性について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.820381529066475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides insights into deep reinforcement learning (DRL) for process control from the perspective of transfer learning. We analyze the challenges of applying DRL in the field of process industries and the necessity of introducing transfer learning. Furthermore, recommendations and prospects are provided for future research directions on how transfer learning can be integrated with DRL to empower process control.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,伝達学習の観点からプロセス制御のための深層強化学習(DRL)の知見を提供する。 本稿では,プロセス産業分野におけるDRLの適用課題と転向学習の導入の必要性について分析する。 さらに、DRLと転写学習をどのように統合してプロセス制御を強化するかについて、今後の研究の方向性として推奨と展望が提供される。

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