Hallo, ich habe morgen ein Seminar über "Verstärkungslernen in realen dynamischen Systemen". Um das Thema besser zu verstehen, möchte ich das Konzept der "Reality Gap" (RG) im Verstärkungslernen verstehen. Kannst du eine kurze Erklärung geben und einige Möglichkeiten nennen, um damit umzugehen oder sie zu mildern?
Natürlich! Die "Reality Gap" (RG) bezieht sich auf den Unterschied zwischen dem Verhalten eines im simulierten Umfeld trainierten Verstärkungslernens (RL) Agenten und seinem Verhalten in der realen Welt. Diese Lücke entsteht durch Unterschiede in den physikalischen Eigenschaften, der Dynamik und den sensorischen Eingaben zwischen der Simulation und der realen Welt.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, mit der Reality Gap im RL umzugehen oder sie zu mildern, darunter:

Transfer Learning: Dieser Ansatz verwendet vortrainierte Modelle in einer simulierten Umgebung und verfeinert sie mit realen 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. Dadurch wird der RL Agent robuster gegenüber Variationen in der realen Welt.

Modellbasiertes RL: Dieser Ansatz verwendet Modelle der realen Welt, um den RL Agenten zu trainieren und die RG zu reduzieren.

Multi-Task Learning: Dieser Ansatz trainiert den RL Agenten auf mehreren Aufgaben, um seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung auf neue Umgebungen zu erhöhen und die RG zu reduzieren.

Hybride Systeme: Dieser Ansatz kombiniert modellbasierte und modellfreie RL-Techniken, um die Leistung des RL Agenten in der realen Welt zu verbessern und die RG zu reduzieren.

Es ist wichtig, die RG bei der Bereitstellung von RL in realen Anwendungen zu berücksichtigen und die geeigneten Techniken zur Minderung zu verwenden.