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强化学习中的迁移:方法和进展
引用本文:王皓,高阳,陈兴国.强化学习中的迁移:方法和进展[J].电子学报,2008,36(Z1):39-43.
作者姓名:王皓  高阳  陈兴国
作者单位:南京大学软件新技术国家重点实验室,江苏南京,210093
基金项目:国家自然科学基金(No.60775046); 国家自然科学基金委创新研究群体科学基金(No.60721002)
摘    要: 传统机器学习方法认为不同的学习任务彼此无关,但事实上不同的学习任务常常相互关联.迁移学习试图利用任务之间的联系,利用过去的学习经验加速对于新任务的学习.机器学习各分支都已展开了对迁移学习的研究.本文综述了强化学习的迁移技术,依据认知心理学的理论将现有技术分为行为迁移和知识迁移两大类,并介绍、分析了各自的特点,并提出了一些开放性的问题.

关 键 词:迁移学习  强化学习  知识  行为  认知心理学  抽象  泛化
收稿时间:2008-05-07

Transfer of Reinforcement Learning:The State of the Art
WANG Hao,GAO Yang,CHEN Xing-guo.Transfer of Reinforcement Learning:The State of the Art[J].Acta Electronica Sinica,2008,36(Z1):39-43.
Authors:WANG Hao  GAO Yang  CHEN Xing-guo
Affiliation:State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093, China
Abstract:Conventional machine learning methods assume that different learning tasks are isolated,but actually they often relate each other.Transfer learning aims at exploiting such relationships and using historical learning experience to improve the learning on new tasks.Much work has been done regarding transfer learning in many sub-domains of machine learning.This paper surveys the transfer of reinforcement learning.According to theories of cognitive psychology,this paper classifies the transfer technologies of r...
Keywords:transfer learning  reinforcement learning  knowledge  behavior  cognitive psychology  abstraction  generalization  
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