강화 학습 표현 이전을 향하여

전이 학습 문제는 일반적으로 소스 작업에서 학습한 지식을 활용하여 관련된 그러나 다른 대상 작업에서 학습을 개선하는 것으로 정의됩니다. 현재의 전이 방법들은 서로 다른 강화 학습 작업 간에 지식을 성공적으로 전이할 수 있으며, 이를 통해 대상 작업을 학습하는 데 필요한 시간을 줄입니다. 그러나 서로 다른 내부 표현을 가진 에이전트 간의 지식을 전이하는 표현 전이의 보완 작업은 잘 탐구되지 않았습니다. 두 가지 전이 문제의 목표는 동일합니다: 전이를 통해 대상을 학습하는 데 필요한 시간을 줄이는 것입니다, 전이 없이 대상을 학습하는 것에 비하여. 이 연구는 복잡한 다중 에이전트 도메인에서 구현된 하나의 표현 전이 알고리즘을 소개합니다. 실험 결과는 서로 다른 표현 간에 학습된 지식을 전이하는 것이 가능하고 유익함을 보여줍니다.