作者：谢岩松; 金海东; 陈冬火知识迁移强化学习相似任务v值
摘要：传统强化学习中,函数近似方法用于同一任务中不同状态之间的知识泛化。提出基于函数近似的知识迁移方法 KTBFA,实现不同任务之间的知识泛化与迁移。KTBFA方法在对状态-动作空间进行特征编码的基础上,使用线性函数逼近器近似表示Agent在源任务中学习到的V*值。近似函数作为知识迁移的表达形式,实现知识从源任务到目标任务的迁移。格子世界平台的实验结果表明,在相似任务中,基于KTBFA方法的Transfer-Q-learning算法的学习效率有非常大的提高。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
