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L┐apprendimento con rinforzo (Reinforcement Learning ┐ RL) è strettamente collegato all┐agire e all┐apprendimento degli animali e degli esseri umani. Senza un insegnante, solamente a partire da segnali occasionali di dolore e di piacere, gli agenti RL devono scoprire come interagire con un ambiente dinamico per massimizzare la loro futura ricompensa attesa. L┐approccio tradizionale dell┐apprendimento con rinforzo fa delle ipotesi forti riguardo l┐ambiente, come le assunzioni di Markov: l┐input corrente dell┐agente gli dice tutto quello che ha bisogno di sapere sull┐ambiente. Spesso ciò non è realistico. Se si vuole restringere il divario tra le capacità di apprendimento degli umani e quelle delle macchine, allora si dovrà studiare come imparare gli algoritmi generali piuttosto che le mappature reattive. Quest┐area sembra destinata a diventare centrale per l┐apprendimento delle macchine (ad esempio la robotica) e per l┐intelligenza artificiale in generale. In un precedente lavoro, avevamo già ideato degli algoritmi generali che erano applicabili in ambienti (scenari) non-Markoviani. Nel progetto attuale, estenderemo ed applicheremo ulteriormente questi risultati avanzati agli aspetti pratici e teorici degli agenti RL e ricercheremo degli algoritmi di ottimizzazione. I nostri metodi verranno applicati ai pi¨ difficili problemi di benchmark RL ed aggiungeremo alle liste attuali di benchmark dei nuovi problemi complicati per ambienti parzialmente osservabili, in cui i metodi RL esistenti hanno grosse difficoltà di applicazione.
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