Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Weakly supervised reinforcement learning

Weakly supervised reinforcement learning (WSRL) trains agents in environments where the reward signal is imperfect, sparse, delayed, or only partially informative — unlike dense fully-supervised RL. The agent must learn effective policies despite incomplete feedback, using auxiliary signals, reward modeling, or preference learning to compensate for the weak supervision.

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Weakly Supervised Reinforcement Learning

Hồ sơ phương pháp phân loại · ml-model / deep-learning

Sutton, R. S. & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. · ISBN 978-0-262-03924-6
Christiano, P., Leike, J., Brown, T. B., Martic, M., Legg, S. & Amodei, D. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30. · URL

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

Taxonomic bucketReinforcement Learningmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSelf-supervised Reinforcement Learningmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketSemi-supervised Reinforcement Learningmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.