基于模型的强化学习中的 Delta 图式网络
机器学习
2020-07-09 v2 人工智能
摘要
本工作致力于人工智能通用智能的未决问题——迁移学习的低效性。在强化学习领域，用于解决该问题的机制之一是基于模型的方法。本文扩展了图式网络方法，其可从环境数据中提取对象与动作间的逻辑关系。我们提出训练 Delta 图式网络（DSN）、预测环境未来状态以及规划可带来正奖励的动作的算法。DSN 在经典 Atari 游戏环境中展现出强大的迁移学习性能。
引用
@article{arxiv.2006.09950,
title = {Delta Schema Network in Model-based Reinforcement Learning},
author = {Andrey Gorodetskiy and Alexandra Shlychkova and Aleksandr I. Panov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.09950},
year = {2020}
}
备注
Published at the AGI 2020 conference