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English(EN) Learning Transferable Policies from Action-free Time Series Through Dynamical Embeddings

新框架从无动作时间序列数据中学习可迁移策略

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新的框架，用于从无动作时间序列数据中学习控制策略。这种分层模型基础强化学习方法利用相关系统之间的共享结构来重建动力学和参数化策略。该方法在 Lorenz-63 和双摆系统上展示了比独立训练策略更优越的迁移学习能力。它还显示出与使用受控交互训练的方法相当的性能，并且仅通过嵌入推理就能泛化到新系统。 AI

影响 这项研究通过减少数据收集过程中对直接人为干预的需求，有可能在机器人技术和其他领域实现更有效的控制策略训练。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Niklas Emonds, Georgia Koppe ·

    通过动力学嵌入从无动作时间序列中学习可迁移策略

    arXiv:2610.03065v1 Announce Type: new Abstract: Learning control from action-free recordings is challenging because intervention effects are unobserved and policies may exploit errors in reconstructed dynamics. We present a hierarchical model-based reinforcement learning framewor…

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