Nuovo Criterio per la Mappatura tra Framework di Apprendimento per Rinforzo

Diverse metodologie sono state stabilite dai ricercatori per formalizzare l'apprendimento per rinforzo (RL). Affinché un agente che opera in un framework RL possa funzionare in un altro, deve subire un processo di conversione o mappatura. In un recente articolo, gli autori stabiliscono una base per esaminare il concetto di mappabilità che preserva l'intelligenza relativa tra framework RL. Propongono un criterio ritenuto sufficiente per mantenere l'intelligenza relativa basato su un approccio specifico di misurazione dell'intelligenza. I loro risultati indicano che questo criterio è irraggiungibile quando si passa tra determinati framework RL deterministici e stocastici, evidenziando distinzioni fondamentali tra queste varianti di RL. L'articolo è accessibile su arXiv con l'identificatore 2112.07752 nella sezione Computer Science > Artificial Intelligence, inclusa la cronologia delle sottomissioni e i riferimenti da Semantic Scholar e DBLP. Inoltre, discute arXivLabs, una piattaforma per lo sviluppo collaborativo di funzionalità, rafforzando l'impegno di arXiv verso l'apertura, la comunità, l'eccellenza e la privacy dei dati degli utenti.