The "Reality Gap" (RG) in reinforcement learning refers to the difference between the simulation environment used to train an agent and the real-world environment in which the agent is deployed. This gap can result in significant differences in the performance of an agent when it is deployed in the real world compared to its performance in simulation.

Some ways to address or mitigate the RG in reinforcement learning include:

    Fine-tuning the agent on real-world data: The agent can be trained on real-world data to improve its ability to handle the differences between simulation and real-world environments.

    Using a hybrid approach: A combination of simulation and real-world training can be used to mitigate the RG. For example, the agent can be pre-trained in simulation, and then fine-tuned on real-world data.

    Improving simulation accuracy: The simulation environment can be improved to better match the real-world environment. This can involve collecting more detailed real-world data to inform the simulation, or incorporating more advanced physics models into the simulation.

    Incorporating domain randomization: Randomization of parameters within the simulation environment can help make the agent robust to differences between simulation and real-world environments.

    Using transfer learning: Pre-trained agents can be used to seed the training of agents for similar real-world problems. This can help reduce the amount of real-world data required to train an agent and mitigate the RG.

Addressing the RG is an important challenge in reinforcement learning and requires careful consideration of the specifics of each real-world problem. By using a combination of these techniques, the RG can be effectively mitigated and the performance of reinforcement learning algorithms can be improved in real-world environments.
"ช่องว่างความเป็นจริง" (RG) ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังหมายถึงความแตกต่างระหว่างสภาพแวดล้อมการจำลองที่ใช้ในการฝึกอบรมตัวแทนและสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริงที่มีการปรับใช้ตัวแทน ช่องว่างนี้อาจส่งผลให้เกิดความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในประสิทธิภาพของเอเจนต์เมื่อมีการปรับใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง เมื่อเทียบกับประสิทธิภาพในการจำลอง วิธีการบางอย่างในการแก้ไขหรือบรรเทา RG ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ได้แก่: การปรับแต่งเอเจนต์อย่างละเอียดบนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง: เอเจนต์สามารถได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อปรับปรุงความสามารถในการจัดการกับความแตกต่างระหว่างการจำลองและสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริง การใช้แนวทางแบบผสมผสาน: สามารถใช้การผสมผสานระหว่างการจำลองและการฝึกอบรมในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อลด RG ตัวอย่างเช่น ตัวแทนสามารถได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าในการจำลอง จากนั้นจึงปรับแต่งข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างละเอียด การปรับปรุงความแม่นยำในการจำลอง: สามารถปรับปรุงสภาพแวดล้อมการจำลองให้ตรงกับสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริงได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่มีรายละเอียดมากขึ้นเพื่อใช้ในการจำลอง หรือนำแบบจำลองทางฟิสิกส์ขั้นสูงเข้าไปในการจำลอง การรวมการสุ่มโดเมนเข้าด้วยกัน: การสุ่มพารามิเตอร์ภายในสภาพแวดล้อมการจำลองสามารถช่วยทำให้เอเจนต์ทนทานต่อความแตกต่างระหว่างสภาพแวดล้อมการจำลองและโลกแห่งความเป็นจริง การใช้การเรียนรู้แบบถ่ายโอน: เจ้าหน้าที่ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสามารถใช้เพื่อเริ่มต้นการฝึกอบรมตัวแทนสำหรับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงที่คล้ายคลึงกัน วิธีนี้สามารถช่วยลดปริมาณข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่จำเป็นในการฝึกอบรมตัวแทนและลด RG การจัดการกับ RG ถือเป็นความท้าทายที่สำคัญในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง และต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงปัญหาเฉพาะของแต่ละปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง การใช้เทคนิคเหล่านี้ร่วมกันจะทำให้ RG ลดลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ และประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมแรงสามารถปรับปรุงได้ในสภาพแวดล้อมจริง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence