Apprendimento per Rinforzo Adattivo al Dominio
L'Apprendimento per Rinforzo Adattivo al Dominio (DARL) estende l'RL standard consentendo a una policy addestrata in un ambiente o dominio di trasferirsi e generalizzare efficacemente a un dominio target diverso ma correlato. Affronta il problema dello spostamento di dominio — dove dinamiche, osservazioni o strutture di ricompensa differiscono tra addestramento e distribuzione — attraverso tecniche di allineamento, adattamento o randomizzazione del dominio, riducendo la necessità di raccogliere esperienze costose nel dominio target.
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Fonti
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Reinforcement Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-reinforcement-learning
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