Domain-adaptive reinforcement learning
Domain-Adaptive Reinforcement Learning (DARL) extends standard RL by enabling a policy trained in one environment or domain to transfer and generalise effectively to a different but related target domain. It addresses the domain-shift problem — where dynamics, observations, or reward structures differ between training and deployment — through alignment, adaptation, or domain-randomisation techniques, reducing the need to collect costly experience in the target domain.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- Kim, K., Kim, H., Lim, H., & Choi, J. (2020). Domain Adaptive Reinforcement Learning with Model-Based Approach. arXiv preprint arXiv:2102.03170. · URL
- Domain adaptation. Wikipedia. · URL
Kuratiert Claims
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Verwandte Methoden
Generiert aus dem Methoden-Graphen und als maschinell vorgeschlagene Beziehungen angezeigt – es wird kein Evidenz-Claim abgeleitet.