Lifelong RL专业
AMSC 用任务相似度挑选复用策略面具,提升终身强化学习前向迁移
这篇预印本提出 AMSC,一种利用在线任务相似度选择并组合先前策略面具的方法。在 CT28 和 MG16 上,AMSC 的 AUC 和 FWT 分别为 0.94/0.94 和 0.73/0.54,且遗忘为零;但在 CW10 上不如学习式组合。结果表明任务相似度可作为一种免优化信号来提升终身强化学习的复用效果,但跨层组合仍需改进。
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这篇预印本提出 AMSC,一种利用在线任务相似度选择并组合先前策略面具的方法。在 CT28 和 MG16 上,AMSC 的 AUC 和 FWT 分别为 0.94/0.94 和 0.73/0.54,且遗忘为零;但在 CW10 上不如学习式组合。结果表明任务相似度可作为一种免优化信号来提升终身强化学习的复用效果,但跨层组合仍需改进。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。