《 多智能体强化学习系统的迁移学习 》
- 强化学习人工智能
- 选题分类：计算机理论
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2021年05月
- 页数：129页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：363
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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内容简介
但是，可以利用之前的知识来加速学习并解决更困难的任务。与人类构建技能并通过关联不同的任务来重用它们的方式相同，RL代理可能重用来自以前解决的任务以及与环境中其他代理交换知识的知识。事实上，RL目前解决的所有最具挑战性的任务都依赖于嵌入式知识重用技术，如模仿学习、演示学习和课程学习。
这本书调查了多智能体RL中知识重用的文献。作者为知识重用定义了一个最新解决方案的统一分类，并对该领域的最新进展进行了全面的讨论。在这本书中，读者将发现知识可以在多智能体序列决策任务中重用的许多方法的全面讨论，以及每种方法在哪种情况下更有效。作者还提供了他们对该地区目前容易实现的发展成果的看法，以及可能导致突破性发展的仍然悬而未决的大问题。最后，这本书为打算加入这个领域或利用这些技术的研究人员提供了资源，包括会议、期刊和实现工具的列表。
作者介绍
巴西圣保罗大学博士。他目前是人工智能高级研究所的博士后研究员，在那里他帮助组织了巴西首批人工智能驻留项目之一。自博士学位开始以来，他一直积极研究多智能体RL的知识重用，并坚信RL将在虚拟智能体和物理现实世界之间搭建桥梁。雷诺喜欢在人工智能社区中扮演一些经常被忽视但很重要的角色。他一直是大多数主要AI会议的程序委员会的成员，并组织了多个研讨会，如自适应和学习代理（ALA）和扩大强化学习（SURL）研讨会系列。雷诺大力倡导将少数族裔纳入人工智能社区，并在NeurIPS的人工智能研讨会上多次参与拉丁人的迭代。
安娜·海伦娜·雷丽·科斯塔
巴西圣保罗大学教授。她在美国南加州大学获得博士学位，在卡尔斯鲁厄大学研究机器人视觉，并在卡内基梅隆大学担任客座研究员，在移动机器人团队中研究学习、规划和执行的整合。她是数据科学中心（Data Science Center, C2D）主任，该中心是USP和Itaú-Unibanco银行之间的合作伙伴，也是USP、IBM和FAPESP之间的合作伙伴人工智能中心（Center for Artificial Intelligence, C4AI）的成员。她的科学贡献在于人工智能和机器学习，特别是RL。她的长期研究目标是创造自主的、道德的、强大的代理，能够学会在复杂和动态的环境中相互作用，以人类的福祉为目标。
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