Hallo, ich habe morgen ein Seminar zum Thema "Reinforcement Learning on Real-World Dynamical Systems". Um das Thema besser zu verstehen, möchte ich das Konzept der "Reality Gap" (RG) in der Verstärkung Lernen verstehen. Können Sie eine kurze Erklärung und geben einige Möglichkeiten, um es anzugehen oder zu mildern?
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Die "Reality Gap" (RG) im Bewehrungslernen bezieht sich auf den Unterschied zwischen der Simulationsumgebung zur Ausbildung eines Agenten und der realen Umgebung, in der der Agent eingesetzt wird. Diese Lücke kann zu erheblichen Unterschieden in der Leistung eines Agenten führen, wenn es in der realen Welt im Vergleich zu seiner Leistung in der Simulation eingesetzt wird. Einige Möglichkeiten, um die RG im Bewehrungslernen zu adressieren oder zu mildern, sind: Feinabstimmung des Agenten auf Real-Welt-Daten: Der Agent kann auf Real-Welt-Daten trainiert werden, um seine Fähigkeit zu verbessern, die Unterschiede zwischen Simulation und Real-Welt-Umgebungen zu handhaben. Mit einem hybriden Ansatz: Eine Kombination aus Simulation und Real-Welt-Training kann verwendet werden, um die RG zu mildern. Zum Beispiel kann der Agent in der Simulation vorgebildet werden, und dann auf Real-Welt-Daten Feinabstimmungen. Verbesserung der Simulationsgenauigkeit: Die Simulationsumgebung kann verbessert werden, um besser auf die Real-Welt-Umgebung-Umgebung. Dies kann die Sammlung detaillierterer Real-Welt-Daten beinhalten, um die Simulation zu informieren, oder erweiterte Physikmodelle in die Simulation zu integrieren.
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Was ist der Unterschied zwischen einem hybriden Ansatz und Transfer-Lernen?
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Sie sind sehr ähnlich, obwohl ein hybrider Ansatz auf eine breitere Kategorie als Transfer-Learning verweisen könnte. Ein weiterer hybrider Ansatz ist die Ausbildung des Agenten auf einem kombinierten Datensatz von simulierten und realen Daten.
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