Domain-Adaptive Reinforcement Learning

Представете си обучението на робот във физически симулатор (изходен домейн), а след това внедряването му в реалния свят (целеви домейн). Наученото поведение на робота често деградира, защото симулаторът никога не е перфектно копие на реалността — осветлението, триенето, шумът от сензорите и масите на обектите се различават. Доменно-адаптивното RL преодолява тази празнина чрез изрично моделиране или минимизиране на несъответствието между двете среди по време на обучение, така че политиката остава функционална, когато бъде внедрена там, където наистина има значение. Същата логика се прилага и за NLP агенти, обучени на един корпус, след което използвани на друг, или CV-базирани контролери, обучени на един визуален стил, след което тествани в друг.