Transfer Learning with Reinforcement Learning
Transfer Learning with Reinforcement Learning (Transfer RL) is a training paradigm in which knowledge acquired by an agent in one or more source tasks — encoded as policy weights, value functions, or learned representations — is reused to accelerate or improve learning in a related but different target task. It directly addresses the sample-inefficiency that plagues reinforcement learning from scratch in complex or expensive environments.
स्रोत रिकॉर्ड
विधियों के स्रोत रिकॉर्ड से उद्धरण शब्दशः कॉपी किए गए हैं। इनसे किसी भी दावे-स्तरीय सत्यापन का अनुमान नहीं लगाया गया है।
- Taylor, M. E., & Stone, P. (2009). Transfer Learning for Reinforcement Learning Domains: A Survey. Journal of Machine Learning Research, 10, 1633–1685. · URL
- Lazaric, A. (2012). Transfer in Reinforcement Learning: A Framework and a Survey. In M. Wiering & M. van Otterlo (Eds.), Reinforcement Learning: State-of-the-Art (pp. 143–173). Springer. · URL
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।