Lifelong RLExperten
AMSC: Task-Ähnlichkeit für selektive Wiederverwendung in lebenslangem Reinforcement Learning
In dem Preprint wird AMSC vorgestellt, ein Verfahren für lebenslanges Reinforcement Learning, das mithilfe von Online-Task-Ähnlichkeit relevante frühere Policymasken auswählt und gewichtet. Auf den Benchmarks CT28 und MG16 erzielt AMSC hohe mittlere Performance und Forward Transfer ohne Vergessen und übertrifft modulare Kompositions-Baselines. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Task-Ähnlichkeit eine wirksame Grundlage für selektive Wiederverwendung sein kann.