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 zu verstehen. Können Sie eine kurze Erklärung und geben einige Möglichkeiten, um es anzugehen oder zu mildern?
Sicher! Die "Reality Gap" (RG) bezieht sich auf den Unterschied zwischen dem Verhalten eines in einer simulierten Umgebung ausgebildeten Verstärkungs-Lernmittels und seinem Verhalten in der realen Umgebung. Diese Lücke wird durch die Unterschiede in den physikalischen Eigenschaften, Dynamiken und sensorischen Eingaben zwischen der Simulation und der realen Welt verursacht. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Realitätslücke in RL zu adressieren oder zu mildern, darunter: Transfer Learning: Dieser Ansatz verwendet vorgebildete Modelle auf einer simulierten Umgebung und Feinabstimmungen auf real-world Daten, um die RG zu reduzieren. Domain Randomization: Dieser Ansatz beinhaltet die Randomisierung bestimmter Aspekte der Simulation, um sie der realen Welt ähnlicher zu machen, so dass der RL-Agent robuster zu real-world Variationen wird. Model-Based RL: Dieser Ansatz verwendet Modelle der realen Umgebung, um den RL-Agenten zu trainieren und das RG zu reduzieren. Multitasking Learning: Dieser Ansatz bildet den RL-Agenten auf mehreren Aufgaben aus, erhöht seine Fähigkeit, zu neuen Umgebungen zu verallgemeinern und reduziert die RG. Hybridsysteme: Dieser Ansatz kombiniert Modell-basierte und model-basierte Techniken