효율적인 평생학습 알고리즘의 모델기반 강화학습 적용에 관한 연구

Abstract

평생학습 문제는 여러 가지 다른 태스크들을 연속해서 학습하는 문제로, 범용 인공지능 에이전트의 연구에 있어 매우 중요하다. 본 논문은 지도학습 분야의 잘 알려진 평생학습 알고리즘, Efficient lifelong learning algorithm (ELLA: 효율적인 평생학습 알고리즘)을 모델기반 강화학습 분야에 적용하는 것을 목표로 한다. 제안하는 알고리즘인 MB-ELRL은 한 번에 하나의 태스크에 접근 가능하지만 태스크들의 동역학들 사이의 공유 가능한 정보를 효율적으로 학습하여 각 태스크를 독립적으로 학습하는 것에 비해 월등한 성능을 보인다.