Transfer in Reinforcement Learning Domains

در مسائل یادگیری تقویتی (RL)، عوامل یادگیری به طور متوالی اقداماتی را با هدف به حداکثر رساندن سیگنال پاداش انجام می دهند. چارچوب RL با توسعه الگوریتم‌هایی که قادر به تسلط بر مسائل پیچیده‌تر هستند، محبوبیت پیدا کرده است، اما یادگیری کارهای دشوار معمولاً زمانی که عوامل RL بدون دانش قبلی شروع می‌کنند، کند یا غیرممکن است. بینش کلیدی پشت \"یادگیری انتقال\" این است که تعمیم ممکن است نه تنها در درون وظایف، بلکه در بین وظایف نیز رخ دهد. در حالی که انتقال سال ها در ادبیات روانشناسی مورد مطالعه قرار گرفته است، جامعه RL به تازگی شروع به بررسی مزایای انتقال دانش کرده است. این کتاب مقدمه‌ای بر مسئله انتقال RL ارائه می‌کند و روش‌هایی را مورد بحث قرار می‌دهد که نوید این حوزه تحقیقاتی هیجان‌انگیز را نشان می‌دهد.

مشارکت‌های کلیدی این کتاب عبارتند از:

<. P>
• تعریف مشکل انتقال در دامنه های RL
• پیشینه در RL، کافی است تا به مخاطبان گسترده اجازه دهد مفاهیم انتقال بحث شده را درک کنند
• تخت شناسی برای روش های انتقال در RL </ LI>
• بررسی رویکردهای موجود
• ارائه عمیق روش های انتقال انتخاب شده
• بحث در مورد سوالات کلیدی باز

از طریق تحقیقات ارائه شده در این کتاب، نویسنده خود را به عنوان متخصص برجسته جهانی در زمینه انتقال یادگیری در وظایف تصمیم گیری متوالی معرفی کرده است. نقطه قوت تحقیق، ارزیابی تجربی بسیار دقیق و روشمند آن است که متیو آن را به وضوح در سراسر کتاب به صورت نثر ارائه، انگیزه و تجزیه و تحلیل می کند. چه این مقدمه اولیه شما با مفهوم یادگیری انتقالی باشد، چه در این زمینه که به دنبال جزئیات دقیق هستید، مطمئن هستم که این کتاب را به عنوان یک مطالعه لذت بخش و روشنگر خواهید یافت.

پیتر استون، دانشیار علوم کامپیوتر

In reinforcement learning (RL) problems, learning agents sequentially execute actions with the goal of maximizing a reward signal. The RL framework has gained popularity with the development of algorithms capable of mastering increasingly complex problems, but learning difficult tasks is often slow or infeasible when RL agents begin with no prior knowledge. The key insight behind "transfer learning" is that generalization may occur not only within tasks, but also across tasks. While transfer has been studied in the psychological literature for many years, the RL community has only recently begun to investigate the benefits of transferring knowledge. This book provides an introduction to the RL transfer problem and discusses methods which demonstrate the promise of this exciting area of research.

The key contributions of this book are:

• Definition of the transfer problem in RL domains
• Background on RL, sufficient to allow a wide audience to understand discussed transfer concepts
• Taxonomy for transfer methods in RL
• Survey of existing approaches
• In-depth presentation of selected transfer methods
• Discussion of key open questions

By way of the research presented in this book, the author has established himself as the pre-eminent worldwide expert on transfer learning in sequential decision making tasks. A particular strength of the research is its very thorough and methodical empirical evaluation, which Matthew presents, motivates, and analyzes clearly in prose throughout the book. Whether this is your initial introduction to the concept of transfer learning, or whether you are a practitioner in the field looking for nuanced details, I trust that you will find this book to be an enjoyable and enlightening read.

Peter Stone, Associate Professor of Computer Science