Feb, 2024
离线多任务转移强化学习与表示惩罚
Offline Multi-task Transfer RL with Representational Penalization
Avinandan Bose, Simon Shaolei Du, Maryam Fazel
TL;DR我们研究了离线强化学习中的表示转移问题，提出了一种算法来计算学习表示的点态不确定性度量，并通过扩展数据的数据依赖上界证明了针对目标任务的学习策略的次优性。我们的算法利用源任务的集体探索来解决现有离线算法在一些点上覆盖不足的问题，并在需要完全覆盖的富观测马尔可夫决策过程上进行了实证评估，展示了惩罚和量化学习表示中的不确定性的益处。